DataGen

Adèle Guillet est Data & AI Director chez Sweep, le logiciel de pilotage du quota carbone qui a levé 100 millions de dollars dans ses 2 premières années d’existence et qui accompagne déjà notamment L’Oréal, SNCF, Auchan ou Leroy Merlin.

Elle va nous raconter comment elle a lancé le département Data & IA.

On aborde :

🔥 Son parcours de Data Scientist à Head of Data en startup
🔥 La mise en place d’une Modern Data Stack (Snowflake, dbt, Fivetran, Metabase…)
🔥 La mise en place d’une approche Self-Service pragmatique (Data Champions, certified dashboards…)
🔥 Le déploiement de fonctionnalités IA dans le produit et la structuration de l’équipe IA (ML Engineer et AI Engineers “full full Stack”)

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Adèle
- Le livre Radical Candor de Kim Scott
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🎬 CHAPITRES

00:00 Qu’est-ce que Sweep ?
02:03 Le parcours d’Adèle
02:46 Le contexte data & IA à son arrivée
04:06 Chantier #1 : Stack
05:59 Chantier #2 : Analytics
07:36 Chantier #3 : Agents IA
10:04 Orga de l’équipe Data & IA
11:22 Leurs plus grosses difficultés
14:38 Leurs prochaines étapes
15:12 Sa reco de contenu
15:28 Ce qu’elle aime dans la data

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#218 - Fairly Made : Lancer le département Data d'une startup
#176 - Agorapulse : Structurer le département Data d’une startup
#132 - Joko : Lancer le département Data d'une startup

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Mathias is Head of Data for Marketing at N26, the Berlin-based neobank valued at over $9 billion. He joined as a Senior Data Analyst in May 2020 and has since scaled the team to 12 people.

We cover :

🔥 His journey to becoming Head of Data for Marketing at N26
🔥 His main projects: Marketing Mix Modeling, User Value Modeling, Data Governance & Data Quality
🔥 The data stack at N26: AWS, Snowplow, dbt, Redshift, Metabase…
🔥 His main challenges: scale-up volatility and the classic imposter syndrome

📚 RESOURCES

- Mathias’s LinkedIn profile
- The book of Zhamak Dehghani Data Mesh : Delivering Data-Driven Value at Scale
- The book of Joe Reis & Matt Housley Fundamentals of Data Engineering: Plan and Build Robust Data
- The book of Gene Kim, Kevin Behr and George Spafford The Phoenix Project
- The book of Gene Kim The DevOps Handbook
- The book of Gene Kim The Unicorn Project
- The book of Gene Kim, Jez Humble and Nicole Forsgren PhD Accelerate

🎬 CHAPTERS

00:00 Introduction to N26
03:25 How he became Head of Data for Marketing at N26
10:49 1st project: implementing a Marketing Mix Model
17:36 2nd project: building a User Value Model
20:57 3rd project: Data Governance & Quality
23:37 The data stack at N26
25:16 The biggest challenges
29:29 What’s next: decision automation
31:11 Mathias’s favorite resources
32:14 Why he loves working in data

🤩 OTHER EPISODES YOU SHOULD LOVE

🇺🇸 #114 - BlaBlaCar : Managing 50 Data People with Manu, VP Data
🇺🇸 #106 - Aircall: Adapting the Data Strategy to the slowing economic environment
🇺🇸 #96 - Deezer : How I restructured the Business Analytics team and made it more Business-Focused

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Nicolas Mauti est Staff MLOps Engineer chez Malt, où il a été le premier MLOps de l’équipe. Malt c’est la plateforme leader du freelancing en Europe, qui met en relation des freelances avec des entreprises.
Dans cet épisode, Nicolas revient sur son principal défi de ces dernières années : mettre en place et structurer une approche MLOps chez Malt, dans un contexte déjà mature côté data, puis l’adapter à l’arrivée massive des IA génératives.

On aborde :

🔥 Le profil de Nicolas et le contexte chez Malt qui nécessite un rôle MLOps
🔥 Les fondations MLOps chez Malt : feature store, rationnalisation des pipelines ML, CI/CD & monitoring
🔥 L’évolution du besoin MLOps avec l’arrivée des IA génératives
🔥 La stack technique de Malt et les prochaines étapes de l’équipe

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Nicolas
- Le blog Malt Engineering sur Medium
- La communauté MLops
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🎬 CHAPITRES

00:00 Le parcours de Nicolas
03:41 Le contexte à son arrivée
05:14 Chantier #1 : Centralisation des features (aka Feature Store)
08:05 Chantier #2 : Optimisation des pipelines ML et CI/CD
10:34 Chantier #3 : Monitoring & alerting
16:01 Comment l'arrivée des GenAI impacte les besoins MLOps
18:39 Le premier projet LLMOps
24:22 L’acculturation des équipes Engineering
29:58 Leur stack MLOps
34:20 Leurs prochaines étapes
35:56 Sa recommandation de contenu
36:54 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering
#211 - Brevo : Mettre en place une approche DataOps
#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

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Christophe Blefari est le créateur de la newsletter data blef.fr la plus connue en France. Il a été Head of Data, Head of Data Engineering et Staff Data Engineer dans des startups comme des grands groupes et est selon moi l'un des plus grands experts data en France. Récemment, il a cofondé nao Labs, un éditeur de code à destination des équipes data qui utilise l'IA.

On aborde :

🔥 La stratégie derrière la fusion Fivetran x dbt : créer un centre de gravité plus gros pour concurrencer les mastodontes
🔥 L'impact sur les équipes Data : frustration de la communauté open source, positionnement enterprise…
🔥 L’approche "one-stop shop” avec des rachats probables à venir (data catalog, orchestrateur…)
🔥 Les news de dbt Coalesce : Open Semantic Interchange, Metric Flow en Open Source…

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Christophe
- Sa newsletter blef.fr
- Sa boîte nao
- L'article “Build Your Own Database”

🎬 CHAPITRES

00:00 Fusion dbt x Fivetran
06:18 La stratégie du côté de dbt
09:44 La stratégie du côté de Fivetran
12:54 L’impact sur les équipe Data
19:44 Quelles seront les synergies ?
22:41 Les news clés de dbt Coalesce
24:55 Sa ressource préférée

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery
#224 - Blef a passé 3 mois chez Y Combinator aux US
#186 – On compare dbt & SQLMesh avec Christophe Blefari (aka Blef)

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Bastien Caunègre est Head of Data Platform chez Ornikar. La scale-up qui a dépoussiéré l'auto-école en la rendant 100% en ligne et qui s’est récemment lancée dans l’assurance auto. Arrivé comme premier Analytics Engineer, il a déployé l’approche Analytics Engineering chez Ornikar et pilote aujourd’hui l’équipe Data Platform.

On aborde :

🔥 Les 1ères initiatives : CI/CD dbt, FinOps, naming conventions
🔥 La construction d’un Semantic Layer dans dbt pour centraliser les métriques
🔥 La structuration d’une gouvernance pour accompagner l’équipe Analytics (standards sur Notion, building committee…)
🔥 Leur usage des GenAI et de l’automatisation : Dust pour le self-service analytics, n8n pour les workflows sur Git

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Bastien
- La newsletter Blef.fr
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🎬 CHAPITRES

0:00 Son parcours
02:23 L’orga de l’équipe Data
02:56 L’approche Analytics Engineering
05:00 Les 1ères actions
12:01 La gouvernance
13:41 Semantic Layer dans dbt
19:29 Intégration de Dust
24:32 Automatisations avec n8n
26:25 Next steps
26:56 Sa reco de contenu
27:37 Son meilleur conseil

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#225 - Qover : Structurer son Data Warehouse & Modéliser ses Données (dbt, Médaillon…)
#216 - Datadog : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service
#154 - Doctolib : Adopter une approche Analytics Engineering et Self-Service

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