On compare le Staff, le Senior et l’Engineering Manager avec Christophe Blefari (aka Blef)
#117 - Le zoom, le podcast avec Christophe, ses ressources et une nouvelle masterclass sur la Modern Data Stack
Hello,
Bienvenue dans l'édition #117 de la newsletter DataGen ! 👋
L'agenda de la semaine :
🔍 Zoom sur le rôle du Staff dans la data
🎙 Le podcast avec Christophe, Staff Data Eng, fondateur de nao et auteur de Blef.fr
📚 Les ressources recommandées par Christophe
🎙 La nouvelle masterclass pour mettre en place une Modern Data Stack
C’est parti !
🔍 Zoom sur le rôle du Staff dans la data - 3 min
Ce zoom est tiré de mon échange avec Christophe Blefari, Staff Data Engineer, auteur de la newsletter Blef.fr, co-fondateur de nao et surtout selon moi l’un des plus gros experts data en France.
Qu’est-ce que le rôle de Staff ?
Staff est un rôle de leader technique qui est différent de celui d’un Manager. Il vient initialement des entreprises tech américaines.
Il peut y avoir des Staff qui sont “généralistes” sur toute la data ou des Staff spécialisés sur une verticale : Staff Data Engineer, Staff Data Analyst… Par exemple, chez BlaBlaCar, le Staff est un peu le “bras droit” technique du VP Data.
Le rôle permet de fidéliser les contributeurs individuels qui souhaitent évoluer vers un poste de leadership sans pour autant prendre le management direct d’une équipe.
”En France, on pousse souvent les gens vers le management. Ça crée beaucoup de frustration pour le manager et le managé car tout le monde ne peut pas être manager. Et pour certains contributeurs individuels, les pousser vers le management revient à gâcher leurs compétences.”
Senior Data Engineer versus Staff Data Engineer versus Engineering Manager
Senior Data Engineer :
Tu produis du code de qualité
Tu mentores des Data Engineers
Ta priorité, c’est les hard skills
Engineering Manager :
Tu es responsable de l’équipe et de son succès
Tu gères les activités de management (annual reviews…)
Tu trouves les projets, staffes l’équipe & la fait progresser
Ta priorité, c’est le management
Staff Data Engineer :
Tu prends un rôle de leader technique sans management direct
Tu prends des sujets complexes (techniques ou politiques)
Tu communiques, tu alignes les équipes et tu casses les silos
Tu as les hard skills d’un Senior et les soft skills d’un manager
"Pour être Staff Data Engineer, il faut être passé par la case Senior Data Engineer. Mais aussi avoir développé des soft skills en parallèle : faire des présentations, parler à des conférences, parler au métier et aux autres équipes, trouver des nouveaux projets…”
Un rôle à définir soi-même
Un article de staffeng.com définit 4 archétypes de Staff Engineer :
Tech Lead : Leadership et aide sur les projets
Architecte : Vision des systèmes complexes
Solver : Résolution de problèmes techniques complexes
Right Hand : Bras droit de la direction technique
Le rôle précis d’un Staff va dépendre de l’entreprise, de ses besoins et du profil concerné.
"Quand tu es Staff, c'est à toi de trouver ce que ça veut dire Staff dans l'organisation où tu te trouves. Il y a personne qui va te l’expliquer. C'est un rôle qui est assez solitaire au début."
🎙 Le podcast avec Christophe, Staff Data Eng, auteur de Blef.fr et fondateur de nao
On aborde :
Le contexte et la tendance du Staff Engineer
La différence entre Staff Data Engineer et Engineering Manager (cf. zoom)
La différence entre Staff Data Engineer et Data Engineer (cf. zoom)
Comment évoluer vers un rôle de Staff Data Engineer ?
Les différents archétypes de Staff Engineer (cf. zoom)
L’émergence du Staff Engineer en France
L'impact de la GenAI sur le métier de Data Engineer
“Il y a un vrai sujet de leadership sur le rôle du Staff Engineer. Tu dois réussir à emmener des gens avec toi sans aucune relation hiérarchique avec eux.”
Liens vers l'épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify | Deezer
📚 Les ressources recommandées par Christophe
L'article "Senior to Staff" sur Technical Leadership
L’article de staffeng qui décrit les 4 archétypes de Staff Engineer
L’édition réalisée sur le rôle du Staff chez BlaBlaCar
🎙️ La masterclass pour mettre en place une Modern Data Stack
Matthieu Rousseau, expert Data Engineering et DataOps, a fondé Modeo, un cabinet de conseil spécialisé sur la Modern Data Stack et le DataOps qui travaille avec des Grands Groupes et des Startups.
On aborde :
🔥 Qu’est-ce qu’une Modern Data Stack et pourquoi la mettre en place ?
🔥 Les outils clés et la valeur qu’ils apportent : ingestion, warehouse, transformation
🔥 Les use cases qu’elle permet de mettre en place : Finance, Marketing, Produit…
🔥 Les difficultés, ses conseils et une feuille de route pour la délivrer
Liens vers l’épisode : Apple Podcasts | YouTube | Spotify | Deezer
“Une Modern Data Stack, c’est 6 briques techniques qui te permettent de manipuler facilement la donnée. La philosophie, c’est de centraliser tes données dans un Warehouse, de les transformer et de fiabiliser tout ton pipeline. En automatisant, tu gagnes en scalabilité et en confiance.”
Matthieu a également créé avec son équipe un guide écrit sur la mise en place d’une Modern Data Stack : Lien pour leur demander