👆Paul, 33 ans, Senior Data Scientist

🎓Diplômé de IMT Atlantique de le la Technical University of Munich

🍂Adepte du compost rotatif

Quel est ton parcours ? (études, expérience professionnelle)

Je suis ingénieur-docteur avec un double-diplôme de IMT Atlantique et de la Technical University of Munich (TUM), et un doctorat de EURECOM spécialisé dans le traitement du signal et les méthodes d'optimisation.

J'ai ensuite travaillé dans la recherche académique pendant plusieurs années, en supervisant des doctorants et publiant des articles dans des conférences jusqu'à passer mon habilitation à diriger des recherches (HDR). Dans le cadre de mes recherches, je me suis progressivement intéressé et orienté vers la science des données (Data Science) et l'apprentissage automatique (Machine Learning).

Avant de rejoindre Greenly, je travaillais au laboratoire d'Intelligence Artificiel de Mantu où je guidais techniquement une équipe de Data Scientists spécialisés dans le traitement automatique des textes (Natural Language Processing).

Qu'est-ce qui t'a donné envie de rejoindre l'aventure Greenly / lancer Greenly ?

Je cherchais à travailler dans une start-up parce que j'aime cette ambiance dynamique et évolutive où tout se fait et change très vite ainsi que ce mélange d'ambiance de travail détendu et de forte expertise. Contribuer à la lutte contre le réchauffement climatique est quelque chose qui me tient très à coeur et je suis moi même un membre de la communauté Greenly qui cherche chaque jour à rendre sa vie quotidienne compatible avec une empreinte carbone limitée. De ce fait, rejoindre l'équipe de Greenly était pour moi une évidence.

Est-ce que tu peux nous expliquer ton métier et ton quotidien chez Greenly ?

Je développe des algorithmes permettant d'améliorer le calcul automatique de l'empreinte carbone de chaque achat. Une des difficultés principale vient du grand nombres de variantes possibles pour décrire une même dépense ainsi que la grande diversité des commerces. Notre but n'est pas seulement de reconnaitre les grands groupes industriels mais aussi de faire découvrir aux utilisateurs des alternatives locales écologiques intéressantes. Pour atteindre cet objectif, il faut developer des approches reposant à la fois sur les méthodes de l'état de l'art de l'intelligence artificielle et sur l'intelligence collective de la communauté d'utilisateurs.

Quelles sont les qualités nécessaires à ton activité ?

Etant dans une start-up, je travaille à différents niveaux du projet de Data Science (idéation, R&D, mise en production), et sur différents projects. Il faut donc être capable de rapidement changer de problématiques et de méthodes. La flexibilité et la volonté d'apprentissage est aussi essentielle parce que tout évolue très vite. Pour pouvoir mettre en production les algorithmes de data science le plus efficacement possible, j'ai appris comment programmer dans notre infrastructure logicielle, ce que je ne faisais pas avant. Enfin, être impliqué dans la démarche écologique est aussi essentiel, à la fois comme motivation, et pour être à l'écoute des problématiques importantes.