{"podcast":{"title":"DataGen","slug":"datagen-3403537","podcast_index_feed_id":3403537,"rss_url":"https://feeds.acast.com/public/shows/5fa58959e64011214fbf140d","website_url":"https://shows.acast.com/data-gen","image_url":"https://assets.pippa.io/shows/5fa58959e64011214fbf140d/1728309800371-1ef9d307-5832-43f3-9f38-4c1ca3fe8d14.jpeg","author":"Robin Conquet","episode_count":303,"summary":"DataGen est un podcast qui permet de comprendre les stratégies data des plus belles boîtes en France. Je m'appelle Robin Conquet et chaque semaine j'invite un expert de la data pour décrypter ses problématiques. BlaBlaCar, Doctolib, Pernod Ricard, Deezer et bien d'autres, dans ce podcast, tu découvriras comment les entreprises qui réussissent utilisent la data. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.","last_synced_at":"2026-07-16T00:21:41.149234+00:00","page_url":"https://stenobird.com/podcast/datagen-3403537"},"episode":{"title":"#285 - Astronomer : Construire sa stack data & IA autour d’Airflow","slug":"285-astronomer-construire-sa-stack-data-ia-autour-d-airflow","published_at":"2026-07-15T12:00:00+00:00","page_url":"https://stenobird.com/podcast/datagen-3403537/285-astronomer-construire-sa-stack-data-ia-autour-d-airflow","show_page_url":"https://stenobird.com/podcast/datagen-3403537","url":"https://shows.acast.com/data-gen/episodes/285-astronomer-construire-sa-stack-data-ia-autour-dairflow","audio_url":"https://sphinx.acast.com/p/open/s/5fa58959e64011214fbf140d/e/6a512ad0d2dde6b09aeecfe4/media.mp3","summary":"Marion Azoulai est Staff Data Scientist chez Astronomer, l'éditeur d'Astro, la plateforme managée d'Airflow qui est aussi l’un des principaux contributeurs de la solution open source. Créé en 2018, Astronomer a levé plus de 370 millions de dollars et accompagne des centaines d'organisations dans le monde, parmi lesquelles la Société Générale, Booking.com, Autodesk ou encore WeWork. Marion nous raconte comment ils ont lancé l’équipe Data & IA et comment ils ont construit leur stack autour d’Airflow. On aborde : 🚀 Chantier #1 : La construction d’une stack data moderne (Snowflake, Sigma et Airflow comme colonne vertébrale) 🔥 Chantier #2 : Le déploiement des dashboards et la diffusion d’une culture data-driven dans toute l’entreprise 🔥 Chantier #3 : L’industrialisation des cas d’usage de Machine Learning et l’accélération sur l'AI Analytics 🔥 Leurs plus gros challenges : gagner la confiance des équipes et faire face aux transformations liées à l’IA. ❤️ PARTENAIRE Ce podcast est rendu possible par Astronomer. 👉 Tester le produit Astro gratuitement : bit.ly/4vyJrgy 👉 Réserver une démo : bit.ly/3Tgmill 👉 Contacter François Dupré (commercial Astronomer France) par mail à l'adresse francois.dupre@astronomer.io ou sur LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/fdupre/ 📚 RESSOURCES - Tester gratuitement Astro (pendant quelques semaines) - Réserver une démo d'Astro - Le LinkedIn de Marion - Le LinkedIn de François Dupré (commercial Astronomer France) - Le podcast Storytelling with Data 🎬 CHAPITRES 00:00 Airflow & Astronomer  04:27 Le contexte data chez Astronomer 05:23 Chantier #1 : Construire la stack 12:02 Chantier #2 : Déployer des dashboards 16:20 Chantier #3 : Cas d’usage ML & AI Analytics 24:35 Leurs plus gros challenges 27:30 Pourquoi passer de open s…","meta_description":"Marion Azoulai est Staff Data Scientist chez Astronomer, l'éditeur d'Astro, la plateforme managée d'Airflow qui est aussi l’un des principaux contributeur…","key_points":[],"chapters":[],"topics":[],"duration_seconds":1954,"processing_state":"not_requested","actions":[{"name":"request_transcript","method":"POST","url":"https://stenobird.com/v1/public/podcasts/datagen-3403537/episodes/285-astronomer-construire-sa-stack-data-ia-autour-d-airflow/transcription-requests","description":"Idempotently request low-priority transcript generation for this episode."},{"name":"read_markdown","method":"GET","url":"https://stenobird.com/podcast/datagen-3403537/285-astronomer-construire-sa-stack-data-ia-autour-d-airflow.md","description":"Read the agent-friendly Markdown representation of this episode resource."}]}}