En quelques mots, quel est ton rôle chez Google ?
Je suis Cloud Customer Engineer, ou Ingénieur avant-vente, ou Ingénieure commerciale, spécialisée dans les services Data Analytics de Google Cloud.
Un.e Customer Engineer est un.e expert.e de la vente technique qui doit bien comprendre les services cloud, pouvoir faire des démonstrations, effectuer des preuves de concept, et conduire des ateliers éducatifs avec les clients.
Quel a été ton parcours ?
Après mon Bac+4 en marketing en Ukraine, j’ai obtenu un Master en Informatique Décisionnelle (BI) et Statistique à l’Université Lyon 2.
En parallèle, je travaillais dans le marketing, et j’ai ensuite occupé un poste dans le marketing digital.
Je me suis également intéressée au domaine de la Data Analytics, et j’ai décidé de poursuivre ma carrière dans ce domaine.
Quelles compétences techniques sont essentielles pour réussir en tant que Cloud Customer Engineer chez Google ?
Premièrement, il faut bien connaître les services Google Cloud et savoir les expliquer d’une manière simple et compréhensible, car en tant que Customer Engineers, nous n’avons pas toujours face à nous, des interlocuteurs techniques ou qui connaissent le cloud.
Il faut donc être très pédagogue, très curieux, et savoir poser beaucoup de questions afin de comprendre les vrais besoins des clients.
Un exemple de défi technique que tu as relevé avec succès ?
Avec mon premier projet Data, j’ai réussi à réduire le temps de création des rapports de trois jours, voire six quand il y avait une erreur, à zéro en consolidant les données dans un Data Warehouse (DWH) et en connectant à un outil BI qui prenait les informations à partir de ce DWH, et mettait à jour les rapports automatiquement.
Comment gères-tu les stéréotypes de genre dans l’IT ?
Je n’ai pas besoin de les gérer car cela fait déjà plusieurs années que je m’en suis débarrassée. Et concernant les personnes qui en possèdent encore, ce n’est certainement pas à moi de les rééduquer.
Tous les stéréotypes et les clichés simplifient peut être la vie car permettent de poser des libellés sur chacun/chacune et de ne pas réfléchir trop, mais quel est en le bénéfice ? Les gens qui “stéréotypent” resteront toujours perdants car en bloquant les autres ils se limitent également.
Quels outils ou langages de programmation recommandes-tu pour débuter dans la Data?
Je recommande d’apprendre les bases de Python, SQL et éventuellement R.
Mais avant de plonger dans les études, commencez plutôt par l’étude du marché : qu’est-ce qui est demandé en ce moment dans les entreprises où vous souhaitez travailler ?
Quel message souhaites-tu adresser à celles qui aspirent à rejoindre la Tech ?
Il est possible que sur votre chemin, vous rencontriez encore des “dinosaures” du secteur Tech qui vous feront comprendre que vous n’avez pas votre place ici.
Ne vous laissez pas intimider par leur comportement, ayez confiance en vous et en vos objectifs.
“The dogs bark, but the caravan moves on.”