Een stage op Agilytic: De ervaring van Clément

Aan het begin van je carrière (of eigenlijk in elk stadium!) is het cruciaal om je aan te sluiten bij een team van bekwame, ondersteunende datawetenschappers die je uitdagen en helpen groeien.

Met een data science stage krijg je de kans om bij te dragen aan projecten die echt waarde toevoegen, zoals project deliverables of interne asset development. Je maakt kennis met het dagelijkse leven van een groeiende adviespraktijk op het gebied van data science. En je hebt de tijd om fundamentele vaardigheden in data science te leren en de mogelijkheid om deze toe te passen op concrete gevallen.

Luister naar het perspectief van Clément Soens als hij een uitdagende, leuke en ondersteunende werkomgeving beschrijft op Agilytic. Clément werkt sinds zijn stage aan echte consultingprojecten en is nu in dienst bij Agilytic.

1. Vertel ons over jezelf en welke gebeurtenissen in je leven/carrière hebben je ertoe aangezet om te solliciteren naar de data science stage?

Ik heb gestudeerd aan de Solvay Brussels Schools of Economics and Management en ik maak deel uit van het QTEM master network. Mijn passie voor data begon met de verschillende datagestuurde projecten waaraan ik heb gewerkt tijdens uitwisselingen aan HEC Montreal en Luiss Roma. Daarna probeerde ik een kans te vinden, niet zozeer in management, financiën en economie, maar meer technisch, in analytics en data. Ik volgde een aantal MOOC's en online cursussen in programmeren, met name Python en Matlab.

Bij Solvay vertelde professor Martine George, een adviseur op Agilytic, me over het bedrijf en stelde voor dat ik zou solliciteren als stagiair. Ik solliciteerde, kreeg snel een gesprek met Julien Theys en begon kort daarna aan een stage van 4 maanden.

2. Vertel ons over het project of de projecten waaraan je hebt gewerkt tijdens je data science stage.

Ik waardeerde het dat ik de keuze had tussen twee hoofdprojecten. Ik koos voor fraudedetectie in documenten en beeldverwerking - iets waar ik geen ervaring mee had, en daarom koos ik ervoor. Ik wilde iets doen wat ik nog nooit eerder had gedaan. Agilytic vertrouwde me dat toe - bedankt, Chris! Voordat ik begon, deed ik onderzoek om te weten wat er aan de hand was en bekeek ik wat er eerder was gedaan bij grote bankklanten in België. Ik wilde niet het werk van iemand anders reproduceren. Ik wilde echt iets anders doen. Ik begon met veel academisch onderzoek naar beeldverwerking, signaaltransformatie en wiskundige compressie. Ik heb toen gekozen om te werken met discrete cosinus transformaties voor pixelranden ruisdetectie.

Aan het begin van het project was er geen directe link met een klant. Het ging meer om onderzoek en ontwikkeling. Ik deed gegevensanalyse en -voorspelling met Matlab en Python. Als onderdeel van dit project heb ik veel met OCR-modules gewerkt en uiteindelijk een paar nuttige functies ontwikkeld - en die nieuwe functies interesseerden een van de klanten van Agilytic. Nu werk ik aan dit project als Data Scientist bij een klant die gespecialiseerd is in incasso. Het is echt gaaf om iets te zien met een tastbare toepassing waar een klant van kan profiteren. Ik ben ook bezig geweest om gecertificeerd te worden in AWS, wat me zal helpen om de cloud data-infrastructuur te gebruiken voor toekomstige projecten.

3. Waarom geloof je in de diensten van Agilytic?

Ik vind het leuk dat er duidelijk een business engineering-element in zit, maar het is waar dat we aan datawetenschap doen. Maar er is een zakelijke focus, met echte zakelijke waarde. We zorgen ervoor dat een project niet te ingewikkeld wordt op het gebied van engineering en technologie als er een efficiëntere en goedkopere manier is. We houden niet vast aan één formule, maar proberen van klant tot klant de beste oplossing te vinden.

4. Aan welke ontwikkelingsmogelijkheden/vaardigheden werd je blootgesteld tijdens je data science stage?

Als stagiair heb ik twee soorten vaardigheden ontwikkeld. Ten eerste technische vaardigheden. Ik werkte al eerder met Matlab en Python, maar tegen het einde van mijn stage was ik er erg vertrouwd mee. Ik kreeg de kans om me te verdiepen in nieuwe modules en bibliotheken, hetzij voor de behoeften van de projecten of die werden aanbevolen door collega's. Er is een natuurlijk leerecosysteem van data analytics en data science op Agilytic dat me hielp om hierin nieuwe vaardigheden op te doen. Ten tweede verbeterden mijn zakelijke en zachte vaardigheden met inzichten door rechtstreeks samen te werken met onze Managing Partners, Chris en Julien. Hierdoor kreeg ik meer inzicht in het managen van verwachtingen, het geven van presentaties en het opvolgen van deliverables bij een klant. We werkten veel volgens de Agile-methode voor continue iteraties en verbetering van projecten. Er heerst hier een cultuur van al doende leren.

5. Heb je het gevoel dat je bepaalde vereisten of achtergronden nodig hebt om te slagen?

Toen ik mijn stageonderwerp koos, had ik het gevoel dat het vrij technisch was en ik wist niet zeker of ik de juiste achtergrond had. Ik ben opgeleid als bedrijfskundig ingenieur en mijn stageproject vereiste meer technische vaardigheden. Ik vroeg Chris, mijn begeleider, om alleen training te doen in de eerste week (Kaggle, online training) om vaardigheden op te doen en me zekerder te voelen over de taak.

Ik zou dus zeggen dat er geen perfect profiel is. Als je naar onze collega's kijkt, is er geen klassiek profiel - bedrijfskunde, techniek, natuurkunde, rechten - veel verschillende achtergronden. Wees gewoon bereid om te leren!

6. Wat zijn de drie eigenschappen die iemand volgens jou geschikt maken voor Agilytic?

Ik denk dat je op zijn minst van programmeren moet houden. Het zou helpen als je ruimdenkend bent, want je zult werken met veel mensen met verschillende achtergronden, verschillende technologieën en programmeertalen. Ook belangrijk: wees niet bang om je van je leuke kant te laten zien - we zijn op zoek naar onze volgende biljartkampioen!

7. Hoe heeft je data science stage je voorbereid op de volgende carrièrestap als Data Scientist?

Het heeft me natuurlijk goed voorbereid, want ik ben nu Data Scientist en werk voor het bedrijf. Ik werk aan een proefschrift in econometrie. Het is leuk om hier te werken omdat er een echte link is tussen Agilytic en mijn proefschrift in een academische omgeving. De vaardigheden die ik bij OCR opdoe, pas ik ook toe in mijn proefschrift.

8. Wat valt je op aan de cultuur op Agilytic?

Ik zou de cultuur op Agilytic omschrijven als flexibel en vol vertrouwen. Tijdens mijn stage hadden we wekelijkse check-ins - er was geen dagelijkse controle of 'handje vasthouden'. Ik waardeer de mate van autonomie die we hebben, waardoor we al doende kunnen leren en de beste beslissing kunnen nemen. Maar als we vastzitten en een vraag hebben, is er altijd een collega beschikbaar om te helpen.

We hadden ook een erg leuke offsite in Lille. Het was supergezellig en een geweldige manier om elkaar te leren kennen.

9. Waar word je het meest enthousiast van als je komt werken? Wat vind je het leukste aan wat je doet?

Ik geniet echt van klantenbijeenkomsten waarin we ons werk laten zien. Ze geven je een trots gevoel over je werk en het is geweldig om op deze manier het project te bespreken en samen te werken. Ik vind het leuk dat er elke dag weer iets nieuws is om aan te werken. Ik heb nog nooit twee keer dezelfde dag gehad. En ik ben omringd door leuke collega's!

Denk je dat je bij ons past?

We zijn op zoek naar nieuwsgierige en gemotiveerde stagiairs om ons team te versterken. Tijdens je data science stage help je ons om snellere en betere resultaten te leveren voor onze klanten, terwijl je vaardigheden opdoet in nieuwe talen, methoden en technologieën.

Ontdek meer en solliciteer op onze carrièrepagina!