Au sein du groupe SFEIR, nous recrutons exclusivement des profils techniques en tension. Environ 70 % de nos recrutements se font via la chasse directe.
S’il y a bien une activité chronophage dans le quotidien d’un recruteur, c’est le débrief d’entretien.
Au sein du groupe SFEIR, plus de 90 % des recruteurs utilisent l’IA Générative au quotidien.
Comment passer de la data brute à une donnée qui apporte de la valeur, qui aide les entreprises à prendre des décisions, à optimiser ou inventer de nouveaux modèles ? Notre vision, nos conseils et retours d'expérience.
Ce ne sera toujours pas pour 2025 : l'outil "miracle" pour la gouvernance des données n'existe pas ; il s'agit plutôt d'une démarche outillée, dont il est important de s'approprier les étapes.
Replay du webinaire du 6 février dernier, à l'occasion de la sortie de notre Livre blanc Tendances Tech 2025, réunissant des experts de SFEIR et WEnvision.
Le texte régulant l'IA dans l'Union européenne est entré en vigueur. Généralement perçu comme un frein, il peut aussi être vu comme une opportunité de faire les choses différemment.
Une large section de nos Tendances Tech 2025 est consacrée à la Data et à l'IA - et comment s'organiser au mieux pour atteindre ses objectifs.
Un bon mix d'indicateurs - des KPI classiques ainsi que des KPI personnalisés - devrait vous aider, à condition de respecter un principe essentiel : faites simple !
Entre une organisation qui s'est constituée de manière... organique, et le désir d'être data-centric ou au moins de valoriser les données, il y a un fossé. Commencer par repenser ses chaînes de valeur data s'avère un excellent point de départ.
Agile en Seine 2024 s'annonce comme une opportunité unique pour nos dirigeants de s'immerger dans les dernières avancées en matière d'agilité, de data et d'IA. Nous participerons à cet événement pour recueillir et partager des insights stratégiques.
Matrice Impact vs Effort, Méthode MoSCoW, Scorings RICE & ICE vous aideront à évaluer et prioriser vos projets de data science, pour maximiser les chances d'un résultat satisfaisant - et aligné avec les objectifs stratégiques de l'entreprise.
Appliquer la méthode agile aux projets de Data Science maximisera leur impact et leur valeur.
Gouvernance, efficacité, performance... sont à portée de main, pourvu qu'on se penche sérieusement sur un processus fondamental qui structure l'information de son SI.
Passer un peu de temps sur la conception de son pipeline est un pré-requis pour toute organisation souhaitant se revendiquer comme "data-driven".
Le data-driven demande de la transversalité - donc un défi majeur pour des entreprises souvent en silos. Face à cet enjeu, le "modèle opérationnel data" s'impose. Voici les questions clés et conseils pratiques pour élaborer une approche adaptée à votre contexte.
