Les principales différences entre travailler pour des start-ups, des entreprises ou la recherche en tant que data scientist

Startup

Travailler dans une startup peut être chaotique, vous « vivez » au rythme des prochaines semaines et êtes souvent incertain de ce que vous ferez dans les mois à venir. Il faut beaucoup itérer et tenir compte du fait que les plans peuvent changer facilement. Mylan : « Après avoir travaillé dur sur un projet, il peut arriver que nous devions décider de tout changer radicalement. Il faut savoir gérer l’imprévisibilité. Mais en travaillant dans une startup, vous pouvez contribuer immédiatement et avoir un impact significatif. Nos experts en technologie se retrouvent rapidement à la table avec ceux qui déterminent la direction à suivre et travaillent sur un module complet (et pas seulement sur une petite partie). Vous obtenez rapidement beaucoup de responsabilités et une grande liberté. Développer une solution complète entièrement seul n’est pas une exception. Ce qui est formidable, si vous êtes fait pour cela. »

Dans une startup, vous travaillerez au sein d’une petite équipe sur plusieurs projets et solutions. Ainsi, il n’est pas surprenant que les startups aient tendance à embaucher des personnes polyvalentes. Mylan : « Ce dont les startups profitent, c’est d’avoir des développeurs capables d’assumer plusieurs rôles au sein d’une équipe. En fonction de la taille de votre équipe et du budget, vous devrez probablement toucher à un peu de tout. Ce que je considère comme un avantage. Cela vous aide à résoudre des problèmes et à devenir ingénieux. Les startups ont un rythme rapide, par exemple dans la prise de décision. En conséquence, nous travaillons plus rapidement que les entreprises traditionnelles où chacun a sa spécialité ou travaille sur sa 'propre' partie au sein d’un projet. »

Corporate

Les entreprises corporatives disposent de nombreuses ressources et de beaucoup d'argent. Elles organisent souvent des sessions de partage de connaissances avec leurs pairs et des discussions enrichissantes avec des collègues issus de divers horizons et cultures. Romain : « Travailler pour des industries corporatives permet de développer des solutions à des problèmes. Cependant, cela peut prendre du temps, ce qui peut ralentir un projet. »

Au sein d'une entreprise corporative, vous pouvez travailler sur le développement d'algorithmes, le tableau de bord, la gestion des parties prenantes, la maintenance des infrastructures, la recherche, le développement de preuves de concept et le développement de produits. Romain : « Mes tâches et responsabilités sont assez variées et actuellement, je travaille sur la vision par ordinateur, comme la détection d'objets, la segmentation et la classification. De plus, j'ai travaillé avec le traitement du langage naturel, les données tabulaires (analyse) et les séries chronologiques (prévisions). En plus de cela, je coordonne avec les parties prenantes, je maintiens la base de code et l'infrastructure, et je cherche à identifier de nouveaux cas d'utilisation sur lesquels travailler. Je pense avoir eu la chance de toucher à beaucoup de choses, ce qui n'est pas toujours le cas pour quelqu'un travaillant dans la même entreprise depuis des années. »

Recherche

Travailler dans un environnement de recherche est exploratoire et principalement orienté vers une perspective horizontale, pour de multiples entreprises. Il y a plus de liberté dans ce que vous souhaitez faire par rapport à une startup, mais moins de restrictions qu'au sein des organisations corporatives. Oscar : « Nous avons pour objectif d'innover, et pour cela, il faut de l'espace, du temps et du budget pour explorer. Nous ne connaissons pas toujours le résultat d'un projet. Parfois, vous pouvez partager des apprentissages immédiatement, d'autres fois, vous pouvez utiliser la recherche pour des projets futurs. Actuellement, je travaille sur l'IA conversationnelle et la manière d'utiliser de nouvelles méthodes pour améliorer le support client. Afin de rester informé, tous les quinze jours, des experts partagent leurs connaissances et leur expérience sur un sujet spécifique. Par exemple, l'un des derniers aperçus et mises à jour concernait les systèmes virtuels au Japon.»

Conclusion

En tant que développeur motivé, vous vous intéressez aux données et souhaitez relever de nombreux défis intellectuels tout en étant stimulé par des problèmes du monde réel. Choisir un type d'organisation pour travailler en tant que data scientist dépend de ce que vous aimeriez faire et apporter. En tant que data scientist, vous trouverez des différences en termes de responsabilités et de diversité (et d’alternance) dans les tâches, mais aussi dans la durée des projets. Les questions les plus importantes à vous poser sont : est-ce que je veux trouver des solutions à chaque problème que je rencontre et suis-je capable de faire face à l’incertitude ? Vous conviendrez probablement à un environnement de start-up. Ou bien : est-ce que je préfère des plans à long terme, prévisibles et savoir exactement ce que je dois faire dans mon travail ? Alors vous conviendrez probablement mieux dans une entreprise traditionnelle. Une autre question à vous poser : est-ce que je veux plus de liberté dans l’exploration pour des recherches ayant une réelle valeur ? Et est-ce que je veux créer une meilleure solution ou produit, ce qui demande toujours plus d’informations ? Alors la recherche est probablement votre domaine. Très probablement, la question à un million de dollars à vous poser est : quelles propriétés de travail me conviennent le mieux en tant que personne ? Une réponse que vous ne pouvez découvrir qu’en l’expérimentant par vous-même.