#292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)
Show notes
Ruben Kogel a monté une équipe Data Science & Analytics chez Doordash, le leader de la livraison de repas aux États-Unis, qui a également racheté Deliveroo et Wolt.
Il nous raconte comment il a construit cette équipe, les choix d'organisation qu'il a faits, pourquoi il a fait de l’inférence causale l’un de ses chantiers principaux et la manière dont l'IA est en train de transformer le métier de Data Scientist.
On aborde :
🔥 Son parcours pour devenir Head of Data Science dans une grosse boîte tech américaine
🔥 Chantier #1 : Recruter et structurer une équipe de 14 Data Scientists spécialisés sur la prise de décision
🔥 Chantier #2 : Adopter des méthodologies d’inférence causale pour augmenter l’impact de l’équipe
🔥 Chantier #3 : Redéfinir le rôle du Data Scientist à l’ère de l’IA et de l’agentique
❤️ PARTENAIRE
Ce 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 : [email protected]
📚 RESSOURCES
- Le LinkedIn de Ruben
- Le podcast Stratechery
- Le podcast Sharp Tech d'Andrew Sharp et Ben Thompson
- Le podcast Capitalism
- Le livre The Signal and the Noise de Nate Silver
- Le livre Chaos Monkeys de Antonio García Martínez
- Pour recevoir la liste des 10 outils data & IA à suivre en 2025, inscrivez-vous à la newsletter DataGen ici
🎬 CHAPITRES
00:00 Doordash vs Uber Eats
02:50 Le parcours de Ruben
10:54 Chantier #1 : Création de l’équipe
19:16 Chantier #2 : Inférence causale
30:04 Chantier #3 : Nouveau rôle du Data Scientist avec l’IA
34:22 La nouvelle aventure de Ruben
37:06 Ses reco de contenu
39:24 Ce qui l'a fait progresser
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