Alumni story : Antoine découvre le vrai potentiel de l’IA

PROMO 2020

Antoine Peix

Data Consultant chez Artefact 

Découvrez le témoignage inspirant d’Antoine!

Quel est ton parcours avant de t’inscrire à la formation ?

Bonjour, je m’appelle Antoine. Il y a deux ans, j’ai suivi la formation en data science à l’Artefact School of Data, après quoi j’ai rejoint Artefact en tant que data consultant. Mon parcours est assez diversifié. Passionné de physique, j’avais envisagé de faire un doctorat, mais j’ai rapidement réalisé que la vie de laboratoire n’était pas pour moi. J’ai donc choisi une école d’ingénieurs, avant de travailler pendant une dizaine d’années dans le secteur de l’énergie à l’international. Plus tard, j’ai intégré une école de commerce, car j’étais davantage attiré par le business. J’ai ensuite passé environ deux ans et demi en Corée, œuvrant au développement de startups. C’est au sein d’une de ces startups, une plateforme de vente de produits de luxe d’occasion, que j’ai découvert l’importance de l’IA pour résoudre des problèmes business. Toutefois, ma maîtrise de l’IA était limitée, tout comme mes compétences en développement et mon niveau de coréen.

Qu’as-tu apprécié pendant ta formation data analytics ?

Lors de ma formation à la School of Data, trois aspects m’ont particulièrement marqué : – La qualité des intervenants. Tous sont des professionnels soit de startups innovantes, soit de grandes entreprises, garantissant ainsi une connaissance pratique du métier. – Le programme de mentorat qui offre un aperçu concret du monde professionnel, de la compréhension des métiers de la data à la préparation aux entretiens de recrutement. – La possibilité de démystifier l’IA et la data, de comprendre leurs enjeux, limites, et potentiels pour le business.

Quel est ton projet professionnel?

Depuis un an et demi, je suis chez Artefact, travaillant sur un projet majeur pour Samsung. J’y occupe le rôle de Product Owner, faisant le lien entre le client et nos équipes techniques. Ces équipes se composent de Data Engineers, qui construisent l’infrastructure et gèrent la collecte de données, et de Data Scientists qui élaborent des modèles prédictifs pour les achats.