#0041 Les secrets d'une équipe Data Science réussie : automatisation, diversité et innovation

Rencontre avec une Lead AI dans une Scale-Up avec Remi Takase de Mirakl L'importance de la mise en place d'une plateforme adaptée pour les Data Scientists : Rémi insiste sur la nécessité de mettre en place une infrastructure technique dès le début, avec des outils comme une plateforme de machine learning (ML) et une plateforme de gestion des données (data platform). Cela permet aux Data Scientists de travailler plus efficacement lorsqu'ils arrivent, en ayant à disposition des outils pour collaborer et déployer leurs modèles en production rapidement. Il s'agit d'apprendre des erreurs passées en mettant l'accent sur l'automatisation et le scaling dès le départ. Le rôle polyvalent des Data Scientists au sein de l'équipe : Rémi souligne l'importance d'avoir des profils polyvalents, capables de gérer l'ensemble du cycle de vie d'un modèle, du Proof of Concept (POC) à la production. Il évoque que les premiers Data Scientists qu'il a recrutés ont été formés pour devenir "full stack", afin de maîtriser aussi bien les aspects exploratoires que la mise en production des modèles, en particulier dans des environnements nécessitant du calcul distribué comme Spark Ces stratégies permettent de créer des équipes de data science efficaces, agiles et capables de relever les défis actuels et futurs.