Avec les contributions de
Fondamentaux de la Data
Cinq métiers souvent confondus, et six catégories de compétences qui ne se recoupent pas. Savoir ce qu'on cherche avant de chercher.
Data et Produit
Instrumenter, mesurer, arbitrer. Comment les équipes produit passent des métriques d'usage aux objectifs business.
Modern Stack et qualité des données
Une stack moderne ne garantit pas des données fiables. La qualité se joue en amont, dans la façon dont l'information est conçue.
Voyage Privé, TheFork, Preligens, Libeo, Untie Nots, Cafeyn.
Source unique, documentation, outils, plateforme, gouvernance.
Pourquoi la qualité se centralise au plus profond de la chaîne de collecte.
Carrières et recrutement Data
Un marché tendu où les meilleurs profils sont peu visibles et très sollicités.
Les outils du marché
Les briques les plus utilisées, par usage. Repères pour une stack en construction.
Fivetran, Airbyte, Stitch pour l'ingestion. BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks pour le stockage. dbt pour la transformation. Airflow, Dagster, Prefect pour l'orchestration. Census et Hightouch pour le reverse ETL.
Monte Carlo, Elementary intégré à dbt, Great Expectations, Soda.
PyTorch, TensorFlow et JAX pour l'entraînement. TorchServe, BentoML et vLLM pour le serving. Feast et Tecton en feature store. Evidently, WhyLabs et Arize pour le monitoring.
Vous structurez votre équipe ?
TPC accompagne les startups et scale-ups sur leurs recrutements.