#292 - Doordash : Monter une équipe Data Science & Analytics (aux US)

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

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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

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🎬 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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