Rejoindre une équipe de scientifiques des données compétents et solidaires pour vous challenger et vous aider à évoluer est crucial au début de votre carrière (à vrai dire, à n'importe quelle étape !).

Avec un stage en data science, vous avez l'opportunité de contribuer à des projets à forte valeur ajoutée, tels que des livrables de projet ou le développement d'actifs internes. Vous êtes exposé à la vie quotidienne d'une pratique croissante de conseil en science des données. Et, vous avez le temps d'apprendre des compétences fondamentales en science des données et des opportunités pour les appliquer à des cas concrets.

Écoutez le point de vue de Clément Soens alors qu'il décrit un environnement de travail stimulant, amusant et solidaire chez Agilytic. Clément travaille sur des projets de conseil réels depuis son stage et est maintenant employé chez Agilytic.

1. Parlez-nous de vous et des événements de votre vie/career qui vous ont amené à postuler à ce stage en data science ?

J'ai étudié à la Solvay Brussels Schools of Economics and Management et je fais partie du réseau de master QTEM. Ma passion pour les données a commencé avec plusieurs projets axés sur les données que j'ai réalisés lors d'échanges à HEC Montréal et Luiss Roma. Ensuite, j'ai essayé de trouver une opportunité non pas tellement en gestion, finance et économie, mais plus technique, dans l'analyse et les données. J'ai suivi quelques MOOCs et des cours en ligne en programmation, notamment Python et Matlab.

À Solvay, le professeur Martine George, conseiller chez Agilytic, m'a parlé de l'entreprise et m'a suggéré de postuler en tant que stagiaire. J'ai postulé, j'ai eu un appel rapide avec Julien Theys, et j'ai commencé peu de temps après un stage de 4 mois.

2. Parlez-nous du ou des projets sur lesquels vous avez travaillé pendant votre stage en data science.

J'ai apprécié d'avoir le choix entre deux projets principaux. J'ai choisi la détection de fraude dans les documents et le traitement d'image - domaine où je n'avais aucune expérience, et c'est pourquoi je l'ai choisi. Je voulais faire quelque chose que je n'avais jamais fait auparavant. Agilytic m'a fait confiance pour cela - merci, Chris ! Avant de commencer, j'ai fait des recherches pour savoir ce qui se passait et j'ai examiné ce qui avait été fait auparavant avec de grands clients bancaires en Belgique. Je ne voulais pas reproduire le travail de quelqu'un d'autre. Je voulais vraiment faire quelque chose de différent. J'ai commencé par beaucoup de recherches académiques sur le traitement d'image, la transformation de signaux et la compression mathématique. J'ai ensuite choisi de travailler avec des transformations en cosinus discrètes pour la détection de bruit sur les contours des pixels.

Au début du projet, il n'y avait pas de lien direct avec un client. C'était plus à propos de la recherche et du développement. J'ai fait de l'analyse et de la prédiction de données en utilisant Matlab et Python. Dans le cadre de ce projet, j'ai beaucoup travaillé avec des modules OCR et j'ai finalement développé quelques fonctions utiles - et ces nouvelles fonctionnalités ont intéressé un des clients d'Agilytic. Maintenant, je travaille sur ce projet en tant que Data Scientist avec un client spécialisé dans le recouvrement de créances. C'est vraiment génial de voir quelque chose avec une application tangible dont un client bénéficiera. J'ai également travaillé pour obtenir une certification AWS, ce qui m'aidera à utiliser l'infrastructure de données cloud pour des projets futurs.

3. Pourquoi croyez-vous aux services d'Agilytic ?

J'aime que bien qu'il y ait clairement un élément d'ingénierie d'affaires, il est vrai que nous faisons de la science des données. Mais il y a un focus business, avec une vraie valeur commerciale. Nous faisons en sorte qu'un projet ne devienne pas trop compliqué au niveau ingénierie et technologie s'il y a une manière plus efficace et moins coûteuse. Nous ne nous tenons pas à une formule unique, mais nous essayons de trouver la meilleure solution de client en client.

4. Quelles opportunités de développement/compétences avez-vous découvertes durant votre stage en data science ?

En tant que stagiaire, j'ai développé deux types de compétences. Premièrement, les compétences techniques. J'avais déjà travaillé avec Matlab et Python, mais à la fin de mon stage, je suis devenu très à l'aise avec eux. J'ai eu la chance de plonger profondément dans de nouveaux modules et bibliothèques, soit pour les besoins des projets, soit recommandés par des collègues. Il existe un écosystème naturel d'apprentissage de l'analyse et de la science des données chez Agilytic qui m'a aidé à acquérir de nouvelles compétences. Deuxièmement, mes compétences professionnelles et personnelles se sont améliorées grâce à un travail direct avec nos cofondateurs, Chris et Julien. Cela a affiné ma compréhension de la gestion des attentes, des présentations, et du suivi dans la livraison des projets aux clients. Nous travaillons beaucoup en méthode Agile pour des itérations continues et l'amélioration des projets. Il y a une culture d'apprentissage par l'action ici.

5. Pensez-vous que certains prérequis ou antécédents soient nécessaires pour réussir ?

Quand j'ai choisi le sujet de mon stage, je trouvais qu'il était assez technique et je n'étais pas sûr d'avoir le bon parcours. J'ai été formé en ingénierie d'affaires, et mon projet de stage nécessitait plus de compétences d'ingénieur. J'ai demandé à Chris, mon superviseur, de ne faire que de la formation la première semaine (Kaggle, formation en ligne) pour acquérir des compétences et me sentir plus confiant par rapport à la tâche.

Donc, je dirais qu'il n'y a pas de profil parfait. Si vous regardez nos collègues, il n'y a pas de profil classique - affaires, ingénierie, physique, droit - beaucoup de parcours différents. Soyez juste prêt à apprendre !

6. Quels sont les trois attributs qui font selon vous une personne idéale pour Agilytic ?

Au minimum, je pense que vous devez être intéressé par la programmation. Il serait utile d'être ouvert d'esprit car vous travaillerez avec de nombreuses personnes de différents horizons, technologies et langages de programmation. Aussi important, n'ayez pas peur de montrer votre côté amusant - nous cherchons notre prochain champion de billard !

7. Comment votre stage en data science vous a-t-il préparé pour la prochaine étape de carrière en tant que Data Scientist ?

Bien sûr, il m'a très bien préparé dans la mesure où je suis maintenant Data Scientist, travaillant pour l'entreprise. Je travaille sur une thèse de doctorat en économétrie. Travailler ici est agréable car il existe une réelle connexion entre Agilytic et ma thèse de doctorat dans un cadre académique. Les compétences que j'ai acquises en OCR, je les appliquerai aussi à ma thèse.

8. Qu'est-ce qui vous marque particulièrement dans la culture chez Agilytic ?

Je décrirais la culture chez Agilytic comme flexible et de confiance. Pendant mon stage, nous avions des réunions hebdomadaires - il n'y avait pas de suivi quotidien ou 'prise en main'. J'apprécie énormément le niveau d'autonomie que nous avons, ce qui nous permet d'apprendre en faisant et de prendre la meilleure décision possible. Cependant, chaque fois que nous sommes bloqués et que nous avons une question, il y a toujours un collègue disponible pour aider.

Nous avons également eu une très amusante sortie à Lille. C'était super agréable et un excellent moyen de mieux se connaître.

9. Qu'est-ce qui vous enthousiasme le plus à venir travailler ? Qu'aimez-vous le plus dans ce que vous faites ?

J'aime beaucoup les réunions clients où nous montrons notre travail. Elles vous rendent fier de votre travail, et c'est génial de discuter et collaborer de cette manière. J'aime qu'il y ait toujours quelque chose de nouveau à travailler chaque jour. Je n'ai jamais eu deux fois la même journée. Et je suis entouré de collègues sympas !

Pensez-vous pouvoir être un bon candidat ?

Nous recherchons des stagiaires curieux et motivés pour rejoindre notre équipe. Pendant votre stage en data science, vous nous aiderez à fournir des résultats plus rapides et meilleurs pour nos clients tout en acquérant des compétences dans de nouveaux langages, méthodes et technologies.

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