Developer Experience

Tristan vient tout droit du monde de la data. Diplômé d’une école d’ingénieur en 2015, il a été consultant data de 2015 à 2020, expert en data visualisation, avant de se lancer en tant que freelance en 2020.De ses premiers pas en tant qu'étudiant en informatique à son ascension en tant que champion d'Iron Viz, le parcours de Tristan est un croisement entre son appétence pour le design, la volonté de valoriser les données et son goût pour le challenge.Parmi ses accomplissements, on peut citer :Son titre de champion à la compétition internationale de data visualisation Iron Viz,La publication d’un livre pour apprendre à maîtriser Tableau (un outil de data visualisation) ;Les titres de Zen Master et de Visionary qui lui ont été décernés,Et enfin les outils qu’il a construits pour contribuer à l’écosystème de la data visualisation.Durant cette discussion passionnante, on évoque notamment :En quoi consiste la data visualisation ?Quelles sont les bonnes pratiques de data visualisation ? Quelles sont les choses à ne pas faire ?Où et comment trouver des jeux de données pour faire de la data visualisation ?L’expérience de Tristan en tant que vainqueur de la compétition Iron Viz, et sa sauce secrète pour gagner la compétition.Comment Tristan s’est démarqué en alliant la data visualisation et le développement web ?Comment il a opéré sa transition en freelance et convaincu sa manager pour partir de son C.D.I. en douceur ?Comment Tristan a créé des produits pour décorréler le temps passé sur ses projets clients de ses revenus ?Comment choisir ses actions à court terme pour les aligner avec un plan long terme ?Qu’est-ce que le syndrome de la croquette ?La volonté de Tristan de garder une croissance modérée et de pas créer un énorme business.Comment fait-il pour pour trouver le temps de faire du freelance, de la création de contenu et le développement de produits ?Comment faire pour trouver le juste milieu entre le temps investi dans ses projets, et le temps off pour soi ?Le fait de cultiver la passion dans son travail plutôt que d’attendre qu’elle surgisse d’elle-même.Comment utiliser ChatGPT pour accélérer son travail en dev ?Les références mentionnées lors de la discussion :La carte des pertes en hommes lors de la campagne de Russie de Napoleon, par Charles MinardLa vidéo de Hanz RoslingObservableLe livre Company of One, de Paul JarvisLa vidéo de Flux Academy sur ses plans annuels, mensuels et hebdomadairesL'IDE cursor.shRetrouvez Tristan sur :LinkedInSon site webHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Faire la transition d'un CDI au freelancing, ça fait souvent peur.Entre l'incertitude des revenus, devoir trouver ses clients, créer sa boîte, gérer l'administratif... si seulement on pouvait faire une transition "en douceur". C'est exactement ce qu'a fait Tristan (et que j'ai fait aussi), et qu'il nous partage dans cet épisode. Ensemble, on a parlé de :Comment tester le freelancing en gardant le filet de sécurité de son CDI,Comment partir en bons termes avec son employeur,Comment il diversifie ses revenus, pour décorréler le temps qu'il passe à travailler de l'argent que génère son entreprise. Si vous songez à franchir le cap du freelancing mais que faire "all in" vous effraie, cet épisode est fait pour vous !PS : Cet épisode vous a plu ? Laissez-lui une note, c'est important pour la visibilité du podcast ! 😉Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Comment l’amélioration continue peut transformer votre carrière ?Dans la tech, les transitions pro sont fréquentes, que ce soit :Des personnes en reconversion totale ;Ou qui choisissent d’explorer des domaines comme le product, la tech, la data ou encore le machine learning.Se réinventer, c'est honorable. Mais… ces transitions sont loin d'être simples : c'est un vrai saut dans l’inconnu qui demande une bonne dose de curiosité pour ré-apprendre en partant de quasi 0. Alors, comment rester en progression constante et se réinventer sans se laisser piéger par l’appel de la perfection ?Cette question, Stéphanie y a été confrontée tout au long de sa carrière, particulièrement lors de sa reconversion de la Business Intelligence vers le développement.À chaque étape de sa carrière, elle s’est jetée dans la fosse aux lions de nouveaux domaines techniques, et souvent en apprenant tout par elle-même. Son approche ? Ne jamais arrêter d’apprendre. Comme elle le dit elle-même, "Moi, je n'aime pas m'ennuyer, il faut en permanence que j'apprenne de nouvelles choses."En travaillant sur des projets perso le soir, en suivant des cours en ligne ou en se lançant directement dans des rôles exigeants, Stéphanie a transformé chaque défi en une opportunité d’acquérir de nouvelles compétences.On a parlé de beaucoup de choses dans cette conversation, notamment :➡️ De son parcours loin d’être linéaire, entre reconversions et baisses de salaire ;➡️ Son rôle actuel de Staff Engineer dans une startup du secteur climatique ;➡️ Les leçons qu’elle a tirées de ses changements de poste et de ses nouveaux environnements ;➡️ Les clés pour apprendre en autodidacte tout en restant performant·e au travail.Si vous avez besoin d'une bonne dose de motivation pour vous attaquer à vos propres défis techniques, cet épisode est une masterclass de persévérance.Stéphanie a aussi parlé de :Pragmatic Programmer : un classique pour les développeurs. Ce livre fournit des conseils pratiques applicables tout au long d'une carrière.Modern Software Engineering : Un livre abordant des concepts comme le TDD ou la CI/CD.Son profil LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/stéphanie-baltus/PS : Si vous avez apprécié cet épisode, pensez à me laisser une note et à me partager vos retours, c'est super important pour donner de la visibilité au podcast ! 😊Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Si vous avez travaillé dans la tech au moment où le Big Data était en pleine hype, vous vous souvenez sûrement de cette période où tout le monde voulait "faire du Hadoop" ou monter des clusters Spark.Aujourd’hui, les choses ont changé.Comme le dit Stéphanie Bergamo, "On n'en parle plus beaucoup parce que tout le monde n’en a pas besoin. Mais ce n’est pas tombé en désuétude pour autant !".Le Big Data reste un pilier essentiel pour les entreprises qui manipulent des volumes massifs de données transactionnelles. Cependant, ce type de technologie doit répondre à un besoin précis, sans quoi elle devient un poids inutile en termes de complexité et de coûts.Stéphanie nous partage aujourd'hui son expérience de transition vers des architectures Big Data, ses apprentissages sur la volumétrie et le calcul distribué, et pourquoi elle préconise aujourd’hui une approche pragmatique pour les entreprises qui n’ont pas ces besoins spécifiques.Elle nous partage également son parcours et raconte comment elle a relevé ces défis techniques tout en se confrontant à ses propres doutes. Elle avoue : "Les premiers mois, je me disais : ils vont bien se rendre compte que je suis pas légitime." Mais elle a persévéré, posé (d'innombrables) questions et appris sur le tas.Dans nos échanges, on a également parlé de :➡️ Ses techniques pour apprendre à coder en production avec peu d’expérience préalable ;➡️ Les erreurs et succès qui ont marqué son passage au Big Data ;➡️ Comment elle a construit un environnement d’apprentissage stimulant grâce à son équipe.Si vous avez envie de progresser dans des environnements techniques exigeants, cet épisode est pour vous !PS : Cet épisode vous a plu ? Laissez-lui une note, c'est important pour la visibilité du podcast ! 😉Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.