Le Data Scientist du Big Data : un scientifique parlant business, mouton à cinq pattes

Connaître la programmation, les statistiques et l’algèbre linéaire

Dans la première promotion, beaucoup d’étudiants viennent d’écoles d’ingénieurs, mais il y a aussi des juristes et des mathématiciens. « C’est mieux de savoir ce qu’est le codage, la programmation, les statistiques, l’algèbre linéaire » reconnaît Stephan Clemençon, mais il y aura une remise à niveau sur ces matières.

Reliés au Data Scientist, de nombreux professionnels sont mobilisés autour des plateformes Big Data. Criteo a déjà structuré ses équipes en conséquence.  Côté matériel, on trouve l’équipe « Infrastructure et scalability. » Ce sont les informaticiens responsables de l’infrastructure technique. Ils savent assembler les serveurs physiques afin de délivrer les bons temps de réponse face à la masse d’information à traiter en temps réel. Cela comprend la maîtrise de la fameuse technologie Hadoop.

Les performances doivent être à la hauteur, car « nous devons calculer la bannière à présenter à l’internaute en 150 ms » indique Thomas JeanJean, Managing Director de Criteo pour la France, à titre de comparaison  « un clignement d’œil prend 600 ms » rappelle-t-il.

Une équipe de Business Intelligence


Chez Criteo, on trouve également, l’équipe plus traditionnelle de « la Business Intelligence. » Il s’agit des ingénieurs qui analysent les données pour conseiller les entreprises clientes, « ils donnent du sens à des données compliquées » résume en souriant Romain Niccoli. Il y a ensuite les techniciens de l’équipe « Technical Solutions. »  Ils intègrent la solution de Criteo avec la plateforme du client.

On trouve enfin des « Creatives Services.  » Il ne s’agit pas de créatifs au sens traditionnel des agences de création publicitaire précise Romain Niccoli, mais de professionnels qui définissent les éléments graphiques associés à une publicité et qui seront assemblés automatiquement par les serveurs de retargeting de Criteo. Ces éléments graphiques doivent être validés au préalable par le client car ils porteront ses bannières publicitaires.

Au bout du compte, pour Romain Niccoli, les profils que l’on s’arrache actuellement ce sont les analystes de données, qui apportent du sens à partir des données ; les Data Scientists qui réunissent des compétences en mathématiques et en informatique, et les informaticiens qui savent comment stocker les gros volumes de données et délivrer les temps de réponse attendus.

Des experts Hadoop pourchassés …

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