Interview du mois : Thomas Cerqueus, R&D Developer

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Thomas Cerqueus a rejoint Lengow en 2015 en tant que R&D Developer.thomas_cerqueus_interview

Bonjour Thomas, peux-tu te présenter en quelques mots ?

Bonjour, comme tu viens de le dire, je m’appelle Thomas. Je suis né à Cholet au milieu des années 80 😉 J’ai débarqué à Nantes en 2004 pour faire des études d’informatique à l’université de Nantes.

Quel est ton parcours professionnel ?

Après mes études, j’ai fait de la recherche dans le milieu universitaire, à l’université de Dublin d’abord, puis à l’INSA de Lyon. C’est toujours un peu compliqué d’expliquer ce que fait un chercheur mais pour faire simple, mon travail consistait à identifier des problèmes théoriques et d’essayer de les résoudre. Dans les faits, ça se concrétisait par la rédaction d’articles scientifiques.

Qu’est-ce qui t’a donné envie de rejoindre Lengow ?

Principalement l’envie de travailler sur des problèmes concrets et d’apporter des solutions à des vrais clients. Je trouvais le projet de Lengow ambitieux et j’ai eu envie d’y participer. Et puis, le domaine du e-commerce est plein de challenges et en constante évolution, donc je savais que je n’aurais pas le temps de m’ennuyer…

Parles-nous du poste que tu occupes, tes missions ?

Mes missions en tant que développeur R&D sont assez variées. Elles consistent à identifier des projets qui ne seront pas intégrés dans la solution Lengow à court terme mais qui présentent un défi technique ou scientifique. Mon travail consiste donc à réaliser ces projets : analyse de l’état de l’art, étude de la faisabilité, conception et développement de prototypes, … Je participe aussi à la recherche de financement pour réaliser les projets R&D, et j’essaie de mettre en place des collaborations avec des laboratoires de recherche.

Quels conseils donnerais-tu aux e-commerçants ?

Dans le domaine du e-commerce – comme dans de nombreux autres domaines – les données ont une valeur considérable. Le conseil que je pourrais donner aux e-commerçants est d’en prendre soin. Il faut les organiser, les structurer, les normaliser au maximum pour que les « algorithmes modernes » (par exemple les algorithmes de machine learning) puissent en tirer le meilleur.

Un dernier mot ?

Lengow rocks!

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Maud Leuenberger

Editorial Project Leader @lengow