Sigrid Rouam Lead Data Scientist at SGX - Singapour

"Je pense que le plus important c’est d’être flexible et d’apprendre à utiliser les nouvelles technologies. C’est plus une question de mentalité que de technologie en elle même."

Vous êtes intéressés par les statistiques, le big data ? Vous voulez en savoir plus sur le monde de la finance  ?

2003 - 2008
Etudiant ingénieur agronome à AgroParisTech - master of sciences applied statistics

2008 - 2011

PhD Student Genomic Statistics - Genome Institute of Singapore,  University Paris Sud, France

2011-2013

Post Doctoral Fellow in Statistics, Genome Institute of Singapore

2013-2016

Scientist, Procter & Gamble- Singapore

mars 2016- déc 2016

Lead Data Scientist & Consultant, DataSpark- Singapore

janv 2017-Aujourd'hui

Lead Data Scientist, SGX - Singapore

Je m’appelle Sigrid Rouam, je suis rentrée à l’Agro en 2003. Pour ma spécialisation, j’ai fait un master en statistique en collaboration avec la faculté d’Orsay, l’ENS Cachan et l’Agro. J’ai également fait une césure. Après mon master, j’ai fait une thèse de statistique que j’ai commencé en France. Au bout d’un an, mon directeur de thèse a décidé de partir à Singapour et je l’ai suivi. J’étais censée rester 6 mois puis repartir en France pour y finir ma thèse. Finalement, cela fait 10 ans que je suis à Singapour donc cela s’est un peu transformé *rire*.

Sur quel sujet était votre thèse ?

Le sujet concernait la génomique statistique appliquée au cancer. L’objectif était de développer une méthode statistique pour identifier des gènes communs à différents types de cancers. Ma thèse a duré 3 ans et demi et à la fin de cette période j’ai fait un post-doc dans un institut de recherche qui s’appelle A*STAR - Agency for Science, Technology and Research. A la fin de mon post-doc, je me suis dit que la recherche, ce n’était pas pour moi. J’en avais assez et j’ai donc décidé de passer dans l’industrie. J’ai fait 3 ans à Procter and Gamble (P&G). J’étais dans le centre de R&D, dans le groupe de statistiques. Je faisais des statistiques appliquées à la recherche clinique, à l’analyse des données consommateur, la conception d’expériences, la génomique. Après cela, j’ai fait un petit passage en Télécommunication mais cela n’a pas duré longtemps. A présent, cela fait un an et demi que je suis à Singapour Exchange qui est la bourse de Singapour. Je suis vraiment passée de la bio aux télécoms et des télécoms à la finance. La seule constante, ce sont les statistiques.

Que faites-vous à présent ?

Maintenant mon travail c’est « Lead Data Scientist » ce qui veut dire que je dirige l'équipe qui utilise les données issues de la bourse afin d’en tirer du sens. Cela va de modèles qui utilisent les données de trading jusqu’aux données concernant les opérations (par exemple, les données des servers et des logs) pour faire en sorte que la plateforme de la bourse fonctionne correctement. Nous nous intéressons également aux données de texte. Une de nos gros projets est d’extraire les données contenues dans des PDFs. Ce qui est intéressant dans le domaine de la finance est la complexité du sujet and le grand nombre de données générées sur la plateforme j’ai donc pas mal de choses à apprendre et à explorer dans ce milieu.


Comment vous êtes-vous retrouvée à l’Agro ?

Quand je faisais ma prépa BCPST, j’aimais toujours bien les maths, mais c’est à l’Agro que j’ai découvert les statistiques. En prépa, on faisait surtout des probabilités. Pouvoir combiner la bio et les maths, c’est cela qui m’intéressait. Je pense que j’ai eu ma révélation en deuxième année et j’ai juste discuté avec les profs de statistique de l’époque. Mon but initial était de faire des maths en pharmacologie. Je m’en suis bien éloignée mais ça dévie toujours. En fait, la seule chose nécessaire pour faire le master que j’avais choisi était d’avoir de bonnes notes en maths et ça ce n’était pas trop un problème *rire*. Dans ma promo, nous étions deux à faire la même spécialité, mais l’autre personne n’a pas fait de césure donc il a fait son master avant moi. A l’époque comme option je voyais soit ce master là, soit un master d’écologie qui mêlait aussi maths et bio, mais il semblait y avoir moins de débouchés en écologie.

Qu’avez-vous retiré de votre formation Agro ?

L’Agro m’a apporté une façon de travailler, une curiosité intellectuelle et la désir de toujours vouloir comprendre ce qui se passe. Il y a pas mal de gens qui prennent les ordres de leur supérieur sans vraiment essayer de comprendre ce qu’il y a derrière. Mais je pense qu’en tant qu’ingénieur agronome, on a cette mentalité de toujours vouloir comprendre pourquoi et comment les choses marchent.
Une autre qualité que j’ai apprise durant ma thèse, c’est la persévérance. Parce que rester trois ans et demi à travailler sur le même sujet, cela apprend à ne pas abandonner si facilement et à ne pas se décourager si cela ne marche pas - parce que souvent cela ne marche pas au début-.

Vous êtes venue à Singapour pour votre thèse mais qu’est-ce qui vous a fait y rester ?

J’y ai rencontré mon mari ; cela m’a donc incitée à rester bien sûr mais il y a aussi le fait qu’il existe ici beaucoup plus d’opportunités de travail pour un data scientist. En tout cas c’était le cas à l ‘époque. Il faut savoir qu’à Singapour il est beaucoup plus facile de changer de secteur qu’en France ; du moment que l’on peut justifier correctement ses choix bien sûr !

Qu’est-ce qui vous a fait arrêter la recherche ?

Pendant mon post-doc, on a eu une formation et l’une des questions majeures était la suivante : « comment vous projetez vous d’ici 5 ans ? ». Je me suis donc posée la question : « est ce que je veux encore être un post-doc pendant 10 ans ou est-ce que je veux faire quelque chose d’autre ? » Et en réalité, je ne voulais pas. C’est un peu comme une solution de facilité : on fait une thèse puis un post- doc. La transition est facile puisque souvent le directeur de thèse propose un nouveau contrat. Il n’y a pas besoin de passer par le recrutement ni de faire d’entretien. Chercher un boulot cela prend plus de temps : ils m’ont tous pris à peu près 6 mois pour les trouver.

Pourriez-vous nous parler un peu de la vie à Singapour ?   

Singapour est une grosse plate-forme financière : il y a donc beaucoup de personnes ici qui travaillent dans la finance. Je pense que c’est plus facile de trouver du boulot ici. Les gens, en moyenne, changent tous les 2-3 ans de travail. Donc tout bouge assez rapidement. Comme les gens tournent, c’est plus facile de trouver un travail, mais aussi plus facile de le perdre. Ici, contrairement à la France, il y a peu de personnes qui vont rester 20 ans au même poste dans la même boite. Surtout en tant que data scientist ; c’est un peu la mode en ce moment, alors on se fait approcher assez souvent sur LinkedIn. Après je n’ai jamais travaillé en France donc je ne sais pas vraiment comment c’est.

Je ne me sens pas du tout expatriée, comme je suis mariée à un Singapourien. Je ne bougerai plus je pense. La vie est plus facile ici qu’en France. En dehors de l’immobilier, la vie est moins chère et donc le niveau de vie est plus élevé à salaire égal. Singapour est une ville très sûre, il n’y a pas d’agression et en tant que femme, on peut s’habiller comme on veut. C’est un luxe que l’on n’a pas à Paris.

Selon vous quel est l’avenir de la data science ?

Je pense qu’il y a un peu une vague qui est en train de se tasser, en tout cas à Singapour. C’était très populaire il y a deux-trois ans et là, c’est un petit peu en train de retomber. Il y a aussi le fait que les gens font maintenant plus la distinction entre les différents types de data scientist. Avant, ils mettaient tout dans le même panier. Maintenant il y a des data engineer, des data manager, des data analyst, des data scientist. De ce point de vue-là, il y a moins de data scientists parce que ce n’est finalement qu’un pan de cette branche. Ensuite, au niveau technologique, il y a pas mal de développements qui se font dans toutes les grosses compagnies : IBM, Microsoft… et il y a plein de software qui sont développés et qui facilitent le travail. Avoir des data scientists qui savent écrire des lignes de programmes, ce ne sera plus forcément nécessaire. Il y a pas mal de data scientists à Singapour qui se posent la question de savoir si leur travail sera encore valide d’ici 5 ans parce que cela devient de plus en plus facile de faire des tas de choses avec juste un clic sur un logiciel plutôt que d’avoir à écrire des lignes de code. A côté de cela, le gouvernement singapourien a investi pas mal d’argent. Ils ont annoncé des « Grant » ; cette année on parle de 47 millions décernés sur le thème de l’intelligence artificielle. Les compagnies financières peuvent demander un trophée jusqu’à 1 million de dollars singapouriens ce qui aide les compagnies locales à se développer. Il y a des grants pour les compagnies privées d’un côté et les centres de recherche de l’autre. Le gouvernement essaie d’inciter les compagnies privées à adopter les nouvelles technologies. Ils sont assez retardataires dans la finance. Ils sont toujours à chercher comment centraliser les données alors qu’aux Etats Unis ou en Europe les choses sont plus avancés.

Que pensez-vous des blockchain, très à la mode ?

On a un projet blockchain dans mon équipe mais c’est quelqu’un d’autre qui s’en occupe. Je ne sais pas. Pour moi c’est juste une base de données un peu améliorée. La manière dont on va l’utiliser au Singapour Exchange est un peu différente. Tout n’est pas public, tout le monde ne peut pas voir tout ce qui se passe. Donc c’est le même concept mais appliqué différemment. Pour l’instant il y a une grosse hype, mais je pense que cela va retomber.

Quelles sont les qualités nécessaires pour réussir ?

Je pense que le plus important c’est d’être flexible et d’apprendre à utiliser les nouvelles technologies. C’est plus une question de mentalité que de technologie. Du moment que dans 5 ans, s’il y a quelque chose de nouveau, on est prêt à l’apprendre, alors il n’y a pas de souci. Quand je suis arrivée chez SGX, il y avait plein de choses que je ne connaissais pas et que j’ai appris sur le tas. Il y a tellement de nouvelles technologies…
La technique de Singapour c’est de voir laquelle va émerger et de la choisir plutôt que de tâtonner. Mais il y a pleins de petites boîtes qui n’arrivent pas à émerger devant tous ces outils différents. Je pense qu’il ne faut pas avoir peur. Il faut se lancer et si cela ne marche pas, alors passer à autre chose.

Un dernier conseil pour les étudiants ?

Se jeter à l’eau.
 Il ne faut pas hésiter et si cela ne marche pas, il ne faut pas se décourager. Il faut continuer et essayer autre chose. Dans le big data c’est pareil : tenter d’apprendre de nouveaux langages de programmation, découvrir.  
 

Ingénieur - Singapour - Statisticienne - Bourse - Data Science - Management - PhD 

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