Portrait Scientifique: Data Scientist

Mis à jour : 9 nov 2018

Entretien avec Rata Suwantong - Docteur en Mathématiques


Mini CV

Juin 2018 - Aujourd'hui : BCG Gamma

Mars 2017 – Mai 2018 : Data Scientist, 55, Paris

Juin 2016- Fev 2017 : Data Scientist, DTAC, Bangkok

Jan-Mai 2016 : Research Scientist, GISTDA, Bangkok

Nov-Dec. 2014 : Technical interpreter, ERDF, Paris

2014 : Doctorat en mathématiques, ONERA, Paris


POSTE ET MISSIONS

Mes missions sont de faire des analyses prédictives et des modélisations des systèmes pour aider nos clients, entreprises de divers domaines, à prendre des décisions importantes pour leur business. Je suis entre les gens du business et les informaticiens/programmeurs. Il faut que je comprenne les deux. J’écoute la problématique venant du business, j’essaie de trouver les solutions, les modélisations adaptées, puis je teste et j’implémente avec les pro-grammeurs. Pour cela, nous utilisons des données d’internet mais aussi des données offline. Je dois également beaucoup coder mais les informaticiens codent bien mieux et rendent mes codes bien plus optimaux en moins de temps. Il faut lier les maths et le business ensemble, pour pouvoir suivre les performances. Je fais toujours le suivi, car je comprends ce qu’il se passe derrière. Dans la journée, j’interagis avec des gens de tous les métiers, les data scientist sont les personnes qui vont à toutes les réunions !


"Mon doctorat m’a appris à être structurée dans ma pensée; commencer par le contexte, puis la problématique et les enjeux, l’état de l’art, et enfin la solution que l’on propose. C’est toujours comme ça en thèse et c’est toujours comme ça partout !"

COMPÉTENCES CLÉS

Pour moi les deux plus importantes : expertise mathématique (et physique) et savoir communiquer. Je ne suis plus dans un laboratoire où tout le monde est très pointu, il faut être concis, compréhensible, et il faut savoir convaincre. Le monde change tellement, il faut aussi être capable d’apprendre tout le temps et de s’adapter. Toutes les connaissances que l’on acquiert vont être très vite obsolètes. Après ma thèse, j’ai dû tout réapprendre et, toutes les data sciences, je les apprends sur internet, par moi-même ou directement au travail.


Les compétences des docteur·e·s pour le métier de Data scientist

L’ATOUT DU DOCTORAT

Mon doctorat m’a appris à être structurée dans ma pensée : commencer par le contexte, puis la problématique et les enjeux, l’état de l’art, et enfin la solution que l’on propose. C’est toujours comme ça en thèse et c’est toujours comme ça partout ! Cela m’a aussi appris à savoir choisir les informations pertinentes à apprendre, il faut accepter de ne pas tout connaître. Le doctorat apporte également plus de recul sur un sujet, une vision à plus long terme. Un docteur est plus difficilement satisfait, il ne se contente pas des solutions existantes qui peuvent être améliorées. De plus, après avoir présenté plusieurs fois mon travail à des conférences, je n’ai plus peur.





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