"J'ai obtenu mon poste le jour de mon Demoday !"

Qui est Hayet Bezzeghoud ?

Hayet est Data Scientist chez Finexkap, une entreprise de financement dédiée à la trésorerie des travailleurs indépendants. Avant d'avoir entamé sa formation data Essentials & Fullstack, elle était directrice de clientèle chez TempoPharma, qui est un groupe dans la santé. La reconversion fut donc assez drastique et c'est pour cela qu'elle nous raconte son parcours académique et sa nouvelle carrière.

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Hello Hayet ! Peux-tu nous raconter ton parcours ?

J’avais un master de Bio Informatique et Bio Statistique en 2004. J’ai été embauchée en tant ingénieure R&D en informatique dans une ESN pour Capgemini. J’ai ensuite arrêté de travailler pendant 3 ans, puis après quelques expériences dans la Bio Informatique, j’ai décidé de me diriger vers la Data Science. Je ne souhaitais pas particulièrement reprendre pendant 1 an les bancs de l’école, et me suis dit que les formations Data Science de Jedha seraient adaptées.

J’avais de bonnes bases en JavaScript mais très peu en Python.

Ma session Fullstack s'est achevée en février 2020 et j'ai démarré mon poste en Mars 2020 chez Finexkap !
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Comment se déroulait ta journée pendant les Essentials ?

Pendant les Essentials, c’était cours théorique le matin puis pratique l’après-midi. J’ai pu acquérir les bases en Python, en gestion de bases de données, en Machine Learning puis ai réalisé mon premier projet Data. Nous choisissions tous un sujet qui nous plaisait, sur lequel on n'avait pas trop de mal à trouver des données. Il s'agissait souvent de projets Kaggle, sur du Machine Learning Supervisé.

J'ai pu choisir un sujet en lien avec mon background professionnel : il s'agissait de savoir si un patient viendrait à son rendez-vous médical ou non.

Puis est venue la formation Fullstack, quels sont les projets que tu as menés pendant ce cursus ?

Pour chaque module que l'on complétait pendant la formation , on avait un projet à mener. Il y avait de tout, entre du Machine Learning Supervisé, non-supervisé, du Deep Learning, nous avons par exemple construit un modèle de recommandations de trajets Uber pour optimiser les courses des chauffeurs !

Enfin, le projet final était l’occasion d’aborder une thématique qui nous avait intéressé pendant la formation. J’avais choisi un sujet sur les GANs, car c'était une notion très poussée que nous n'abordions pas dans la formation, c'était l'occasion d'en savoir plus sur les GANs, tout en étant encadrés par les professeurs qui nous orientaient.

Quel était ce fameux projet Fullstack ?

Avec mon binôme, on s’est lancé dans la génération d’images à partir de textes décrivant des paysages. Au début, nous nous sommes heurtés à des soucis de contraintes de calcul, mais tout s'est très bien passé et nous avons bien pu présenter lors du Demoday. 

C'est d'ailleurs quelques heures avant ma présentation à l'audience que j'ai reçu une réponse positive pour mon poste actuel !

Les maths ne t’ont pas fait peur ?

Il n’est pas nécessaire de tout comprendre. Il y a des mathématiques très complexes derrière certains concepts, et avoir un expertise en mathématiques n'est pas du tout nécessaire. Dans le cadre professionnel, il n'y a clairement pas besoin de prouver le résultat par la preuve mathématique.

Et maintenant, quel est ton poste ?

Je travaille maintenant chez Finexkap qui propose des solutions de trésorerie pour les entreprises. Je travaille actuellement sur les détections de fraudes et de défaut de paiement pour ces factures. Nous ne sommes pas encore très nombreux dans l'équipe Data, donc beaucoup d’actions à mener car il y a tout à faire ! Nous allons par exemples nous lancer sur des missions de Data Engineering pour construire toute l'architecture de données.

Actuellement, nous posons les bases de nos modèles de prédiction, les features que l’on veut récupérer, les scoring à mettre en place. L’idée est de prendre en compte des informations tout aussi macro-économiques : sanitaires bien évidemment, sociétales.

Comment s'était passé ton processus de recrutement ?

La formation s’est terminée en Février. J’ai pu avoir des pistes pour la recherche d’emploi après les vacances de Noël ! Pendant la formation, nous avons bien été informés de ce qui nous attendait pour les recrutements de postes techniques.

Dans certaines entreprises, j’ai pu passer par des process où seul un entretien avec le RH suffisait, d’autres où étaient nécessaire de passer des Coding Challenges.

Pour Finexkap, j’ai réalisé un projet Kaggle et des tests psychotechniques.

Pas trop dur de travailler à 3 dans tous le département Data ?

Le plus important est d’avoir des plannings adaptés à la taille de l’équipe ! On se donne des deadlines réalistes : tout est bien pris en compte.

Comment est-ce que les recruteurs que tu rencontrais percevaient ton expérience de formation chez Jedha ?

Pour les postes de Data Scientist Junior, ça n’a jamais posé de problèmes.

Les tests techniques prouvaient bien que les compétences sont acquises !

Même en arrivant, j’ai directement été mis dans le bain de la technique, avec du scraping de données, que j’avais bien étudié pendant la formation.

J’étais opérationnelle dès le début de ma prise de poste, mais j’apprends aussi tous les jours avec les nouveaux outils qui sortent, et les nouvelles méthodes auxquelles je me forme.

Y'a t-il une différence entre la vision que tu avais du métier pendant ta formation et la réalité du métier ?

Dans la start-up dans laquelle je suis, on a beaucoup à faire avant de pouvoir modéliser. N'ayant jamais travaillé en Data auparavant, j'avais eu les retours d'expérience de nos professeurs, et selon les entreprises tout varie énormément !

C'est pratique dans ces cas d’avoir le GitHub de Jedha pour pouvoir piocher des ressources qui aident dans mes missions. 

Pour les modélisations, nous allons être amenés à faire de l'OCR (Reconnaissance optique des caractères) et du NLP (du traitement de textes, n'hésitez pas à voir notre article sur le NLP !)

Comme réalises-tu ta veille technologique ?

J’aime beaucoup les articles de Medium (Towards Data Science). Certains repos GitHub sont aussi très clairs, on peut y trouver de la documentation bien rédigée. Quant à l’état de l’art de certaines technologies ou concepts, je me renseigne sur Paperswithcode et ArXiv.

Finalement, quels conseils aurais-tu pour bien suivre la formation Fullstack ?

Ne pas hésiter à poser des questions ! Ne pas se décourager car le code demande de la concentration et multiplier les sources d’informations en demandant à ses professeurs, voilà mes conseils.

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Si vous souhaitez acquérir les compétences en Data recherchées des recruteurs, n'hésitez pas à regarder nos formations en Data, notamment pour devenir Data Manager.