5 tips for mounting the best team of data scientists

Storms of reading: 04'13''24 January 2022 The Data Scientists profiles are among the most sought after by startups. But a data scientist does not look like another. Renaud Allioux, co-founder of the startup Preligens, gives his tips to identify and convince the best talents. Partners and a recording pdf / exportren as long as CTO of an artificial intelligence company, I spent time structuring the Tech team and think about the profiles to hire during the different growth phases. First, at the launch of the company, the definition of the minimum viable product, then during the phase of scaling and the launch of products in production among customers. If you are CTO, you will need a number of data scientists but not all will have the same missions. Here are their different profiles and what I understood by forming my IA team in Preligens which today includes more than 70 data scientists for 200 employees.

Advice n ° 1: A data scientist must know how to code!

Ce n’est pas négociable. C’est mon mot d’ordre et même la chose la plus importante que j’ai apprise durant mes 5 années de CTO. Tous doivent être en mesure d’intégrer leurs modèles dans un cadre afin que celui-ci soit utile à l’application et au cas d’usage. Oubliez les Jupyter notebooks. Si vous voulez dépasser l’expérimentation et proposer de réels produits d’IA, vos data scientists doivent savoir coder et proposer des produits concrets.

Advice n ° 2: For the first hire, choose a full stack data scientist

Généralement utilisé pour les développeurs, le terme full stack convient également pour qualifier un data scientist qui possède un panel de compétences plus large que le plus grand mathématicien théoricien résolvant les problèmes les plus difficiles avec une craie et un tableau noir. Un véritable couteau suisse qui doit présenter :de solides compétences informatiques,un bon niveau d’ensemble en mathématiques,du pragmatisme et de l’audace,des bases de DevOps (Docker, CI/CD) et visualisation,idéalement 3 à 5 ans d’expérience.

Advice n ° 3: When constituting your first team, recruit specialized data scientists

Lorsque l’équipe passe d’un à 4-5 data scientists, c’est généralement le moment où votre premier produit sera suffisamment mature pour être mis sur le marché. Dans cette équipe, vous avez besoin d’un ensemble complémentaire de compétences et de profils. Il s’agit toujours de data scientists, mais : certains plus orientés vers la science, certains plus spécialisés sur l’approche itérative de R&D,et d’autres davantage tournés vers le codage.Encore une fois, tous, absolument TOUS doivent être capables de coder correctement et d’intégrer leurs modèles. C’est cette combinaison de compétences qui vous permettra d’atteindre vos premiers jalons en termes de développement de produits.

Advice n ° 4: all data scientists must know how to code ... but they do not want to deal with the annotation of the data

Le meilleur moyen de voir un data scientist quitter votre équipe est de lui faire labelliser lui-même ses données. Vous devez vous doter d’une équipe dédiée, d’outils et de processus pour le Data Labeling afin qu’ils n’aient pas à le faire. Un data scientist heureux veut utiliser les données qui sont déjà étiquetées ; sans cela, il sera frustré et partira vers une autre entreprise !

Advice n ° 5: Structure the teams when going to scale

Chez Prelignes, nous avons structuré notre équipe de data scientists en 3 parties différentes :

1. The production team IA

Ils sont chargés de l’exploitation de notre stack IA pour produire des applications pour les clients. Ils sont pragmatiques et itératifs, font de la R&D continue. Ils ont principalement des formations full stack ou computer vision. Ils font un peu de tout et sont multidisciplinaires. Tournés vers le client, ils sont également bons en gestion de projet et en communication. C’est un mélange de jeunes diplômés et de leads expérimentés qui forment ensemble notre “première ligne”.

2. The IA engineering team

They are responsible for the development, improvement and maintenance of our AI battery.They are devoted and meticulous, they build the engine of the factory.They have a very high level of coding, as well as solid knowledge in DS.They provide batteries on which the other teams can work but also form them to be autonomous in the addition of features.They are generally more experienced people than production and the best technically.

3. IA researchers

They are responsible for solving high -risk and high potential problems.Although they are very scientific, they must also understand the code to ensure that innovations are put into production.They generally hold a doctorate in mathematics, biophysics or astrophysics.They offer scientific exploration to solve production problems but also produce conference or newspaper articles.All have at least 3 to 5 years of experience.

La combinaison de ces trois équipes n’est pas d’un laboratoire mais une véritable usine, capable de livrer des produits qui sont déployés en production chez les clients et utiles pour des cas d’usage dans leur quotidien.

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A graduate of Centrale Supélec and holder of a doctorate in astrophysics, Renaud Allioux co -founded Preligens in 2016 with Arnaud Guérin to develop artificial intelligence solutions for critical applications.He heads a technical team of more than 120 employees.He is passionate about the implementation of AI, the passage of teams and processes to achieve technological excellence.

Article écrit par Renaud AlliouxPARTAGERSIGNALER UNE ERREURENREGISTRER PDF / EXPORTERNewslettersS'abonnerRelated articlesTribunesPar Vincent Sciandra23 janvier 2022Greentechs : un manque d’investissements qui coûtera cherTribunesPar Miguel de Fontenay23 janvier 2022French Tech, startups et industrie : le temps de la démonstrationTribunesPar Philippe Méda18 janvier 2022Pouvez-vous être une startup si vous vendez des matelas en ligne ?ERRORSignaler une erreurErreur factuelleErreur factuelleSyntaxeMerci,NewsletterPas de spam, croix de bois, croix de ferMerci,Vous êtes bien inscrit•e, surveillez votre boite mail pour les prochaines news !