Data

Décryptage de l’organisation de l’équipe Data chez Jobteaser

July 12, 2021

Illustration de l'article de blog

Peux-tu nous parler de ton parcours professionnel et de ce qui t’a amené chez JobTeaser ?

Je me suis tourné vers les métiers de la Data par le biais d’un chemin détourné, en évoluant au départ dans des environnements assez différents du monde des start-ups/scale-ups. Je suis issu d’une formation d’ingénieur, l’Ecole Polytechnique, où je me suis spécialisé en mathématiques appliquées, et ai complété mon cursus par une année de Master à l’Imperial College London, en modélisation de la mobilité et des transports.

J’ai ensuite débuté ma carrière en tant que chef de projet dans une petite entreprise de conseil en recherche opérationnelle et optimisation. J’y travaillais sur des problématiques de planification énergétique et des transports, principalement pour des clients institutionnels et publics.

Dans le cadre de ces responsabilités, j’ai été fréquemment exposé à des problématiques Data, et c’est cette partie qui me passionnait le plus dans mon travail. C’est pour me rapprocher de ce monde merveilleux de la donnée que j’ai rejoint JobTeaser, en tant que Head of Data ! À l’époque, l’équipe sous ma responsabilité était encore petite, constituée de 3 personnes (deux Data analysts et 1 Data scientist), et l’objectif était de développer le pôle pour accompagner JobTeaser dans un contexte de forte croissance.

Dans le cadre de ces responsabilités, j’ai été fréquemment exposé à des problématiques Data, et c’est cette partie qui me passionnait le plus dans mon travail. C’est pour me rapprocher de ce monde merveilleux de la donnée que j’ai rejoint JobTeaser, en tant que Head of Data ! À l’époque, l’équipe sous ma responsabilité était encore petite, constituée de 3 personnes (deux Data analysts et 1 Data scientist), et l’objectif était de développer le pôle pour accompagner JobTeaser dans un contexte de forte croissance.

Comment est structurée l’équipe Data chez JobTeaser ?

L’équipe Data est une équipe centrale : les Data analysts et Data scientists sont spécialisés sur des périmètres métier mais ils ne sont pas distribués dans les équipes.

Notre organisation est calquée sur l’organisation Produit/Tech, avec un management partagé :

  • Je suis en charge des équipes de Data analysts et Data scientists
      (rattaché au département Produit)
  • Les Data engineers ont un manager rattaché au département Tech

L’équipe est composée de 13 personnes aujourd’hui, et nous avons 3 recrutements en cours :

  • 2 Data engineers
  • 1 Product Manager Data, en charge de structurer notre vision et notre
      roadmap autour des problématiques de BI et de Data engineering
  • 5 Data analysts (dont 1 stagiaire, 1 apprenti et 1 werkstudent)
      managés par  1 lead
  • 3 Data scientists (dont 1 stagiaire) managés par 1 lead

Quels sont les grands enjeux actuels de la team Data ?

Ce que nous cherchons à faire en priorité en ce moment, c’est de libérer au maximum les Data analysts de la charge au quotidien et du temps qu’ils passent à répondre à des demandes à faible valeur ajoutée des équipes métiers. L’objectif est que les Data analysts puissent se concentrer sur la production d’analyses et d’insights - ce pour quoi ils ont choisi de faire ce métier !

"Pour cela, notre conviction est qu’il faut autonomiser au maximum les équipes métier avec la donnée, en facilitant l’accès et l’usage."

Un autre enjeu majeur est celui du développement de JobTeaser sur le marché allemand, qui nous oblige à adopter une approche B2C très différente de celle adoptée jusqu’ici sur le marché français - où 90% de nos acquisitions d’étudiants se font via nos écoles partenaires. Cela amène des chantiers importants à la fois sur le plan de l’ingestion des données (données des outils marketing), de la structuration des données et du type d'analyse à mener au service des métiers.

17
Auteurs
24
Enseignants
97 %
De réussite

Enfin, sur la partie Data science, après une année passée à bâtir un socle solide et intégrer avec succès plusieurs algorithmes en production, l’enjeu principal de cette année est de prouver la valeur de ces algorithmes et d’améliorer notre méthodologie d’A/B testing

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