Le parcours d'un scientifique de données

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Racontez-nous votre parcours, de vos études supérieures à votre occupation actuelle?

Après avoir fait mon bac et ma maîtrise à Montréal en physique, j’ai décidé de partir à l’étranger pour le doctorat. J’ai absolument adoré (malheureusement, je semble être l’exception et non la norme). J’ai eu la chance d’avoir un directeur de thèse fantastique et de faire des projets qui m’intéressaient énormément. Mon doctorat s’est terminé rapidement, mais plusieurs de mes publications n’étaient pas complétées. J’ai donc poursuivi mon travail dans le même laboratoire en tant que postdoctorant, et j'ai profité de ce temps pour explorer des sujets de recherche connexes pour la poursuite de mon parcours académique. Cela m’a plutôt conduit vers l’apprentissage machine (et la science des données en général) et j'ai finalement à appliquer pour un data science fellowship a New York. J’y ai rencontré une multitude de personnes en cours de transition et plusieurs autres l’ayant réussi. J’ai par la suite rapidement obtenu un emploi de data scientist dans une petite firme de technologie, et j’y travaille toujours deux ans plus tard. 

Parlez-nous de votre passage d’une formation en recherche à une profession en dehors du milieu universitaire?

Je dois avouer que ma transition s’est résumée à « pourquoi pas, au pire je reviens ». Par la suite, j’ai réalisé assez rapidement que je n’avais pas envie de revenir, mais si je l’avais fait, les nouvelles compétences acquises à New York m’auraient été extrêmement utiles.

Je pense que la majorité des doctorants sont bien mieux outillés qu’ils ne le pensent pour faire cette transition. Le problème, c’est qu’on est trop habitués à répondre selon le mode « examens sur papier » et pas assez en mode « échange » où il faut apprendre, entre autres, à lire le non-verbal pour comprendre une situation. Ce que l’on se fait vraiment demander en entrevue n’est pas « es-tu capable de répondre à la question », mais plutôt « je suis sûr que t’es vraiment intelligent, mais es-tu capable de faire quelque chose d’utile? ». C’est là que les personnes avec un gros et seul bagage universitaire se plantent souvent.

Quelles compétences acquises lors de votre formation sont mises à profit dans votre occupation actuelle et lesquelles vous ont manqué?

Je pense que les nouveaux diplômés ont tendance à sous-estimer les compétences acquises au cours de leurs études, et qu’ils mettent trop d’insistance sur les connaissances acquises. Ce qui a le plus de valeur n’est pas d’avoir appris certains faits, mais d’avoir développé une habileté d’analyse pour rapidement comprendre un nouveau domaine et ainsi être capable d’y résoudre des problèmes compliqués et nouveaux. Être capable, entre autres, d’observer des phénomènes et de mathématiser le tout avec des équations ou quelques lignes de codes est utile dans pratiquement n’importe quel domaine. 

Par ailleurs, la formation universitaire obsède un peu trop sur l’exactitude des résultats, peu importe le temps mis à les obtenir. Cette obsession est généralement problématique hors du milieu académique où il faut apprendre à trouver le bon compromis entre le temps requis et la qualité des résultats. C’est généralement un des plus gros problèmes auquel font face les nouveaux diplômés dans leur premier emploi.

Quels conseils donneriez-vous à des étudiants chercheurs pour les préparer à de multiples parcours?

Trop de personnes voient l’achèvement d’une maîtrise ou d’un doctorat comme une fin en soi. Alors que c’est une étape qui nous mène à la suivante. Tout le monde finit avec le diplôme, l’important c’est ce qu’on y a appris. Il est donc primordial de s’assurer que les projets entrepris nous apportent des compétences pertinentes pour la suite des choses, peu importe ce que l’on désire entreprendre. N’oubliez pas que tous les diplômes et les accomplissements que vous arborez fièrement sur votre CV servent uniquement à franchir la première étape d’un processus de sélection, après ça c’est à vous de démontrer ce que vous savez faire.