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Michel Moriniaux travaille dans la Silicon Valley depuis dix ans. Il a été lead de l’équipe Infrastructure chez Criteo aux États-Unis, puis manager de plusieurs équipes techniques chez LinkedIn. Plus récemment, il est devenu Head of Observability chez GEICO, l’un des plus gros assureurs américains.On aborde :🔥 Comment Michel est arrivé aux États-Unis (Epita, Criteo…) et ses premières impressions🔥 Son expérience chez LinkedIn et ce qu'on apprend dans une big tech américaine🔥 Les différences entre les équipes tech françaises et américaines : recrutement, culture, niveau technique…🔥 Pourquoi il a rejoint récemment une grosse entreprise (GEICO) plutôt qu’une autre big tech💪 SE FORMER A L'AGENTIQUE AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé avec DataBird 3 bootcamps IA :👉 DataGen apporte sa vision du marché pour co-construire et faire évoluer les programmes👉 DataBird apporte son expertise dans la formation avec 4000+ profils Data & IA formésDécouvrez toutes les formations et bénéficiez de 5% de réduction (uniquement en réservant via ce lien) : iciDans le cadre de ce partenariat, DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Michel- Pour recevoir la liste des 10 outils data & IA à suivre en 2025, inscrivez-vous à la newsletter DataGen ici🎬 CHAPITRES00:00 Son parcours en 2 mots03:01 Son expérience chez Criteo09:05 Son expérience chez Linkedin13:18 Les différences entre équipes tech FR et US15:24 Son arrivée chez GEICO18:06 Pourquoi GEICO plutôt qu’une big tech US ?22:59 Big Tech US : encore la voie royale ?24:19 Retravailler en France ?25:04 Ou partir en Chine ?🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#301 - YouTube, Snapchat : Lancer une équipe data dédiée à la croissance#290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence#292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

Jordan Gomes a lancé des équipes data dédiées à la croissance chez YouTube puis Snapchat. Il est aujourd'hui VP Analytics chez Chess.com.On aborde :🔥 Sa transition du business à la data et les différences entre YouTube et Snapchat (maturité, vitesse, prise de risque)🔥 La création de l'équipe Growth Science et Analytics chez YouTube (missions, profils, difficultés)🔥 L’adoption de l’IA pour la data chez Snapchat (automatisation des analyses, animation de la communauté)🔥 Son nouveau rôle de VP Analytics chez Chess.com (licorne US) et ses premières initiatives❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Actian.👉 Ecouter l’épisode avec Ole Olesen-Bagneux ici👉 Recevoir l'early release de la 2ème édition de The Enterprise Data Catalog, le livre d'Ole👉 Contacter Ole sur LinkedIn ou par mail : ole.olesenbagneux@hcl-software.com📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Jordan- Le livre Startup Communities: Building an Entrepreneurial Ecosystem in Your City de Brad Feld autour de la Boulder Thesis- L’ Article sur le recrutement comme problème de prédiction- Les offres d’emplois chez Chess.com- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES 00:00 Le parcours de Jordan : YouTube, Snapchat…04:36 YouTube vs Snapchat06:56 Lancer une équipe data chez YouTube12:32 L’impact de l’équipe sur le produit16:36 Ses plus grosses difficultés17:59 Le déploiement de l’IA pour la data chez Snap22:52 VP Analytics : 1ères initiatives 26:32 Ses ressources préférées27:57 Ce qui l’a fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #292 - DoorDash : Comment monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)#290 - Meta & Slack : Culture Data, rôle du Data Scientist et importance de l'Influence#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

Gio Granato est Head of Data & AI chez Checkr, la licorne américaine spécialisée dans la vérification des antécédents.Gio est dans la Silicon Valley depuis plus de 10 ans. Il a notamment passé 3 ans chez Google en tant que Data Scientist puis a managé une équipe de 10 Data Scientists chez Meta.Il va nous parler des plus gros enseignements qu’il a tirés de ses expériences chez Google et Meta puis nous expliquer comment il a structuré la stratégie agentique chez Checkr.On aborde :🔥 Le parcours de Gio et ses learnings chez Google et Meta🔥 Chantier #1 : Mettre en place des agents pour la data et l’analytics (Omni, Claude…)🔥 Chantier #2 : Mettre en place des agents pour l’engineering et le développement (”Constitution”, Claude Code)🔥 Ses plus grosses difficultés et sa vision du futur de la Data & de l’IA❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Actian.👉 Ecouter l’épisode avec Ole Olesen-Bagneux ici👉 Recevoir l'early release de la 2ème édition de The Enterprise Data Catalog, le livre d'Ole👉 Contacter Ole sur LinkedIn ou par mail : ole.olesenbagneux@hcl-software.com📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Gio- Le livre Politics and the English Language de George Orwell- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Gio03:00 Ses learnings chez Google et Meta05:02 Présentation de Checkr07:01 Le contexte data chez Checkr11:31 Chantier #1 : La stratégie agentique & AI analytics21:49 Chantier #2 : L’agentique pour l’engineering26:39 Ses plus grosses difficultés sur l’agentique28:31 Leur stack30:25 Leurs prochaines étapes32:21 Ses recommandations de contenu33:17 Ce qui le fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#295 - Malt : Construire un agent AI Analytics fiable à 90%#281 - Gorgias : Créer sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

Ole Olesen-Bagneux est Chief Evangelist chez Actian, le groupe qui propose une Data Intelligence Platform et qui a notamment racheté le Data Catalog Zeenea en 2024. Avant ça, Ole a été Enterprise and Data Architect dans plusieurs grands groupes et a écrit deux livres sur le data management qui sont devenus des références.On aborde :🔥 Le Federated Knowledge Graph : la technologie qui permet à un Data Catalog d'être performant🔥 L'IA au service de la gouvernance : descriptions automatiques, tagging et recherche avancée🔥 Le changement global de paradigme : de la barre de recherche vers le conversationnel🔥 Les trois briques d'Actian : base de données, data & AI management et business intelligence❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Actian.👉 Recevez l'early release de la 2ème édition de The Enterprise Data Catalog, le livre d'Ole👉 Contacter Ole sur LinkedIn ou par mail : ole.olesenbagneux@hcl-software.com📚 RESSOURCES•⁠ ⁠Le LinkedIn d'Ole•⁠ La nouvelle édition de son livre ⁠The Enterprise Data Catalog•⁠ ⁠Le livre The C4 Model: Visualizing Software Architecture de Simon Brown🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours d'Ole02:53 Brique #1 : Base de données05:23 Brique #2 : Data & AI Management07:04 Brique #3 : Business Intelligence08:49 Federated Knowledge Graph15:25 L'IA au service de la gouvernance18:08 Data Contrats & Data Products21:22 Le changement de paradigme26:10 Sa recommandation de contenu27:10 Son meilleur conseil🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#270 - Les outils de la Data Gouvernance avec Charlotte Ledoux#185 - Masterclass | Mettre en place un Data Catalog avec Rachid Tighremt#101 - Kering : Lancer un programme de Data Gouvernance avec une approche Data Mesh👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

Alexandre Robicquet a monté une startup dans l’IA qu’il a vendue à OpenAI en 2025. Il a ensuite choisi de rester chez OpenAI comme Research Scientist pendant un peu plus d’un an avant de finalement rejoindre Google.On aborde :🔥 Son parcours de CEO à Research Scientist chez OpenAI, et son rôle dans le développement des modèles🔥 Le cycle de développement des modèles : entraînement, évaluation et gestion des biais🔥 La course aux modèles entre OpenAI, Anthropic et Google, et les choix stratégiques de chacun🔥 Les grands risques de l’IA : sécurité, manipulation et impacts sur la société💪 SE FORMER A L'AGENTIQUE AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé avec DataBird 3 bootcamps IA :👉 DataGen apporte sa vision du marché pour co-construire et faire évoluer les programmes👉 DataBird apporte son expertise dans la formation avec 4000+ profils Data & IA formésDécouvrez toutes les formations et bénéficiez de 5% de réduction, uniquement en réservant via ce lienDans le cadre de ce partenariat, DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Alexandre- Le compte X d’Andrej Karpathy🎬 CHAPITRES00:00 De CEO à Research Scientist04:56 Research Scientist chez OpenAI17:04 Cycles de développement des modèles21:57 Course OpenAI / Anthropic / Google27:22 Gestion des biais32:10 Risques de l'IA39:55 Reco de contenu d’Alexandre41:08 Le meilleur conseil qu’on lui ait donné🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#297 - Palantir, Google, Expedia : Les clés pour réussir ses produits IA#292 - DoorDash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)#286 - Meta : Comment fonctionne l’équipe Research Science (organisation & culture)💪 VOUS AVEZ UN PROJET DATA ?DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.👉 Nous rencontrer ici👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

Boris Valensi a lancé des produits IA chez Palantir, Google et Expedia en tant que PM, Lead PM puis Director of PM.Il va nous raconter son parcours et nous partager ses plus gros enseignements.On aborde :🔥 Comment Palantir a réussi à mettre en place le fameux modèle Forward Deployed Engineers🔥 Comment Google a réussi à déployer des produits IA qui génèrent des milliards (rigueur produit, PRD, tech review, A/B testing)🔥 L’accélération IA chez Expedia et la mise en place d’une approche produit à la Google🔥 Les risques liés à l’IA et à l’arrivée des LLM pour les marketplaces comme Expedia💪 SE FORMER A L'AGENTIQUE AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé avec DataBird 3 bootcamps IA :👉 DataGen apporte sa vision du marché pour co-construire et faire évoluer les programmes👉 DataBird apporte son expertise dans la formation avec 4000+ profils Data & IA formésDécouvrez toutes les formations et bénéficiez de 5% de réduction (uniquement en réservant via ce lien) : iciDans le cadre de ce partenariat, DataGen touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES- Le LinkedIn de Boris- Les ressources d’Andrew Ng- Les contenus de Marty Cagan- Pour recevoir la liste des 10 outils data & IA à suivre en 2025, inscrivez-vous à la newsletter DataGen ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Boris03:40 Clés du succès de Palantir17:04 Son arrivée chez Google19:10 Excellence produit chez YouTube28:31 Enjeu tech ou humain ?36:11 Son expérience chez Expedia41:47 Impact de l’IA sur le secteur du Travel52:25 Son projet entrepreneurial54:06 Ses ressources préférées54:49 Ce qui l’a fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER#187 - Palantir : La plateforme Data & IA pour les cas d’usage opérationnels🇺🇸 #290 - Facebook, Slack & Patreon : Culture Data, Rôle du Data Scientist et Importance de l’influence🇺🇸 #292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

Melvyn Peignon est Product Management Director chez ClickHouse, la base de données en temps réel utilisée par Deliveroo, Uber, Qonto ou Accor, mais aussi par de nouveaux géants comme OpenAI, Anthropic et Tesla.Avec l'accélération de l'IA et l'explosion des besoins temps réel, l'entreprise a connu une croissance exceptionnelle ces dernières années.Ils ont atteint une valorisation de 15 milliards de dollars après une levée de fonds de 400 millions de dollars en 2026, comptent 4 000+ clients et réalisent 250+ millions de dollars d'ARR.On aborde :🔥 Comment l'arrivée des agents IA impacte ClickHouse, la base de données et l’observabilité🔥 La création d’une Agentic Data Stack avec le rachat de Langfuse, leader dans l’observabilité et l’industrialisation des agents IA🔥 Les nouvelles fonctionnalités d’observabilité “sur étagère” inspirées de ce que propose Datadog, Elastic…🔥 L'extension vers une plateforme data & IA complète (PostgreSQL, CDC, streaming queries)❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par ClickHouse.👉 Contacter ClickHouse ici👉 Contacter Melvyn sur LinkedIn ou par mail : melvyn@clickhouse.com📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Melvyn- Le blog de ClickHouse- Le livre Thinking Backwards: The Art of Problem Solving in Business- Pour recevoir le dossier sur les parcours des Head of Data & IA des plus belles boites, s'inscrire à la newsletter ici.🎬 CHAPITRES 00:00 L’impact de l’agentique sur ClickHouse05:04 Zoom sur le cas d’usage d’observabilité10:56 News #1 : L'observabilité 17:27 News #2 : L’Agentic Data Stack23:35 News #3 : L'analyse en temps réel29:06 Ses ressources préférées30:20 Ce qui l'a fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #153 - ClickHouse : Le Real-Time Data Warehouse qui Concurrence les Géants (BigQuery, Snowflake…)#231 - On décrypte avec Blef : Sommets Snowflake et Databricks, ClickHouse, DuckDB, BigQuery#279 - Stellantis : Leur stratégie agentique👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

Gautier Chenard est Data Analytics Director chez Malt, la plateforme leader du freelancing en Europe qui met en relation des freelances avec des entreprises.On aborde :🔥 Pourquoi une partie des Data Analysts va devenir obsolète et comment l'IA transforme leur métier en vrai builder🔥 Chantier #1 : La construction de MaltyAI, de l'échec des premiers LLM à un agent analytics avec 90% de bonnes réponses🔥 Chantier #2 : Comment l'équipe Data a construit une app de réponse aux RFP en quelques jours avec Claude Code, sans Software Engineer🔥 Pourquoi ils ont volontairement réduit le scope de l'agent et les pièges de la gouvernance LLM à éviter.💪 DEVENIR ANALYTICS ENGINEER AVEC DATABIRD ET DATAGENOn a lancé un bootcamp spécialisé sur l’Analytics Engineering en collaboration avec DataBird.📚 Découvrir le programme du bootcamp ici🎙 Ecouter l’épisode 151 “Devenir Analytics Engineer en 6 semaines” avec DataBird iciDataGen opère ce bootcamp Analytics Engineering en collaboration avec DataBird et touche une commission sur les inscriptions. 🙂📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Gautier- Les essais de Paul Graham- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici🎬 CHAPITRES00:00 Le parcours de Gauthier02:35 Les Data Analysts, obsolètes ?05:56 MaltyAI, leur agent analytics11:10 Construire des data products avec l'IA14:01 Leurs difficultés : gouvernance et évaluation18:43 Leurs prochaines étapes21:00 Sa ressource préférée22:38 Ce qu’il aime dans la data🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #281 - Créer la couche de contexte pour l'agent AI Analytics de Gorgias#273 - Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex (Talk Show)#236 - Photoroom : Déployer une stratégie GenAI pour l’analytics et x15 sa vitesse de delivery👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰

Maxime Bossu est Senior Product Data Analyst chez Inkitt à San Francisco, la licorne qui propose une plateforme qui permet aux écrivains de se faire connaître auprès d’une audience et de se faire éditer.Maxime a construit un agent AI Analytics chez Inkitt. L’objectif est que le business puisse poser toutes ses questions data et construire des dashboards en langage naturel.Il va nous expliquer comment il s’y est pris, les outils qu’il utilise et les plus gros challenges qu’il a rencontrés.On aborde :🔥 Le parcours de Maxime pour devenir Senior DA à San Francisco🔥 Chantier #1 : Construire un prototype d’agent AI Analytics (PDF, Gemini Pro)🔥 Chantier #2 : Industrialiser cet agent et le déployer (Lovable, Redash, Slack)🔥 Les plus grosses difficultés qu'il a recontrées sur ce projet et sa vision du métier de Data Analyst dans le futur❤️ PARTENAIRECe podcast est rendu possible par Datatorii, le cabinet de conseil spécialisé dans l'automatisation des développements Data & Analytics avec des agents IA.👉 Ecouter l’épisode avec Frédéric Forest, leur Directeur Général ici👉 Contacter Frédéric sur LinkedIn ou par mail : fforest@datatorii.com📚 RESSOURCES - Le LinkedIn de Maxime- La chaîne Youtube de Zach Wilson- La Newsletter de Zach Wilson🎬 CHAPITRES 00:00 Présentation d’Inkitt02:08 Le parcours de Maxime07:07 Stack & organisation08:43 Construire le prototype11:23 Industrialiser et déployer20:39 Ses plus grosses difficultés21:38 Ses prochaines étapes30:25 Sa ressource préférée31:01 Ce qui l'a le plus fait progresser🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER #287 - Masterclass | Automatiser ses développements Data & Analytics avec des agents IA (Claude Code)#281 - Gorgias : Créer sa couche de contexte pour l'agent AI Analytics#273 - Talk Show : Futur de l’Analytics | Dashboardless ? Analystless ? | Claude code vs Omni vs Hex👋 PLUS DE CONTENU DATA ?1/ Suivez-moi sur LinkedIn ici 🤳2/ Inscrivez-vous à la newsletter (synthèses, événements) ici 💌3/ Découvrez le podcast en format vidéo sur YouTube ici 📹🎙 SOUTENEZ LE PODCAST GRATUITEMENT1/ Abonnez-vous 🔔2/ Laissez 5 étoiles et un avis sur Apple Podcasts ici 🥰