Quand le Dr. Jeremy Arancio évoque son passé d'ingénieur mécanique au cœur des usines, l'image de l'intelligence artificielle de pointe et du Machine Learning ne vient pas immédiatement à l'esprit. Pourtant, son parcours est une éloquente leçon de réinvention. Mais l'histoire de Jeremy est une leçon de réinvention radicale et illustre comment les freelances sur Malt construisent des carrières épanouissantes et durables en combinant expertise technique et relations humaines.
Depuis, il s'est construit une carrière pérenne et profondément enrichissante en tant qu'expert en Machine Learning. Son succès repose sur une solide maîtrise des statistiques, un engagement pertinent auprès de ses interlocuteurs et une véritable passion pour la résolution de défis complexes.
Mais Jeremy ne s'est pas lancé dans le freelancing par hasard : il s'y est précipité, motivé par un désir de liberté. Après avoir obtenu un doctorat en physique (plus précisément sur le transfert de chaleur dans l'industrie agroalimentaire), il s'est rendu compte que les seules offres d'emploi disponibles étaient dans "des villes industrielles isolées en Allemagne ; le genre d'endroits où l'usine fait toute la ville", confie-t-il avec un léger sourire. Jeremy savait qu'il voulait plus d'autonomie et de flexibilité, alors il a fait un travail d'introspection.
Initialement, son goût pour l'écriture, la prise de parole en public et le coaching ont émergé comme des pistes potentielles pour le freelancing. Mais Jeremy a rapidement identifié un potentiel de développement de compétences encore plus significatif, le menant finalement au Machine Learning (ML). "En tant que docteur, j'avais une bonne maîtrise des statistiques et de la pensée analytique. Le machine learning semblait être une suite naturelle." Il s'est fixé une mission claire : devenir expert freelance en machine learning en un an. Avec toutes ses économies et un aller simple pour Budapest, Jeremy s'est consacré à un apprentissage autodidacte intensif du ML, s'immergeant totalement dans cet univers.
Des stratégies de freelance qui créent la confiance
L'approche de Jeremy en tant qu'indépendant n'est pas seulement technique ; elle revêt également une dimension pédagogique essentielle. "La majorité de mes clients n'ont pas de bagage technique", souligne-t-il. "Ainsi, mon travail se partage entre la conception de la solution et l'explication de sa pertinence et de son impact concret."
Pour combler cet écart, Jeremy écrit. Beaucoup. Des rapports quotidiens de projet, des articles sur Medium, des posts de leadership d'opinion sur LinkedIn, chacun adapté pour aider les parties prenantes et les potentiels nouveaux clients à comprendre le monde souvent imprévisible et expérimental du machine learning. "C'est la meilleure façon de construire la confiance", partage-t-il. "Lorsque les clients comprennent notre processus de réflexion et les aspects sur lesquels nous travaillons, ils sont rassurés. Ils sont moins susceptibles de s'inquiéter si les résultats tardent à se manifester."
Le travail de Jeremy avec Open Food Facts
Le projet le plus significatif de Jeremy à ce jour est venu via Malt avec Open Food Facts, une base de données open source utilisée par des applications de transparence alimentaire comme Yuka. Sa mission était d'aider à développer un grand modèle de langage (LLM) pour corriger l'orthographe des listes d'ingrédients extraites des photos d'emballages alimentaires.
"Cela a pris six mois", explique-t-il, "mais j'ai été impliqué tout du long, du fine-tuning du modèle à son intégration dans l'application. Les contributeurs pouvaient le tester et donner leur feedback, qui ont ensuite été utilisés pour améliorer la fonctionnalité d'IA."
Cette boucle de construction, partage, amélioration et intégration du feedback est une caractéristique du travail de Jeremy en freelance et une grande partie de la raison pour laquelle le projet Open Food Facts est devenu un tel succès.
"Superteams" et collaboration avec les clients
Jeremy travaille rarement de manière isolée. Qu'il rejoigne une équipe de développeurs existante ou collabore avec des parties prenantes non techniques, il devient un rouage essentiel de ce que Malt désigne comme une "Superteam". Même s'il est le seul freelance, Jeremy s'intègre dans la culture et la stack technique de ses clients. Qu'il s'agisse de la base de code ou du style de communication, Jeremy s'intègre pleinement à son environnement.
Il raconte que lors de son projet le plus abouti – mené en collaboration avec Open Food Facts –, son implication ne s'est pas limitée à une étroite collaboration avec l'équipe principale. Il a également interagi avec les utilisateurs et les contributeurs de la plateforme open source. Cette boucle de rétroaction s'est avérée essentielle pour affiner le produit et lui a permis d'adapter plus efficacement les modèles de ML aux conditions d'utilisation réelles.
Gérer les attentes et éviter l'élargissement du périmètre
L'un des plus grands défis des freelances est de maintenir un projet dans ses limites initiales, une réalité que Jeremy a pu observer de près. "Dans le développement logiciel, l'élargissement du périmètre est réel", explique-t-il. "Vous commencez avec un objectif, et soudainement il y a des fonctionnalités supplémentaires, des priorités qui changent et de nouvelles attentes."
Pour gérer cela, Jeremy recommande d'être parfaitement clair sur les livrables dès le début et de laisser de la marge dans votre planning pour l'inattendu. Il a aussi appris qu'une communication ouverte peut stopper l'élargissement du périmètre avant qu'il ne commence. "Si une modification survient, je la documente scrupuleusement. J'explique pourquoi cela affecte les délais ou la faisabilité. Ainsi, les clients ne sont pas surpris et ils voient que vous ne construisez pas seulement un produit, vous gérez un processus."
La communication au service de la confiance : l'approche de Jeremy avec ses clients
Pour Jeremy, le freelancing ne se limite pas à la production d'un code de qualité, il s'agit de communiquer avec clarté, transparence et objectif. Au fil du temps, il a développé un ensemble d'outils et d'habitudes qui aident les clients à se sentir confiants et inclus, particulièrement lorsque les projets impliquent des niveaux élevés d'expérimentation ou de complexité technique :
- Rapports quotidiens : Dès le premier jour, Jeremy partage de brèves mises à jour détaillant les progrès, les défis et les expérimentations.
- Explications claires : Il décompose les concepts de ML en langage simple et partage des ressources pour aligner les attentes.
- Prototypes et démos : Les versions précoces permettent aux clients de donner leur feedback, de rester engagés et de façonner de meilleurs résultats.
- Documentation solide : À la fin d'un projet, Jeremy veille à laisser des transmissions claires et structurées, permettant ainsi aux équipes de capitaliser aisément sur son travail.
Conseils pour les freelances : réussir à chaque étape
Les deux plus grands conseils de Jeremy ?
- Le réseautage et les échanges avec vos pairs. "Quand j'ai commencé, je pensais facturer 50 € par jour", rit-il. "C'est en questionnant son entourage que l'on prend la mesure de ce que l'on ignore."
- Se constituer une sécurité financière. "Le freelancing implique inévitablement des périodes d'inactivité. Avant mon projet avec Open Food Facts, ma situation était critique. Cependant, j'avais accumulé suffisamment d'économies pour refuser les offres peu intéressantes et patienter jusqu'à l'opportunité adéquate. C'est là que réside le véritable pouvoir."
Quelle est la suite pour Dr. Jeremy Arancio ?
Actuellement, Jeremy développe son propre gestionnaire de factures open source : un projet sandbox où il maîtrise le backend, le frontend et les compétences d'infrastructure aux côtés du ML. "Lorsque je collabore avec des CTO ou des équipes de développement, mon objectif est d'appréhender la vision globale. Cette approche me permet d'être un collaborateur plus efficace."
Son objectif est de poursuivre son évolution en tant qu'expert en Machine Learning maîtrisant l'intégralité du cycle de vie du développement de produit, et de continuer à concevoir des outils qui génèrent une valeur tangible et mesurable.
L'histoire de Jeremy ne parle pas que d'algorithmes. Il s'agit de choisir l'autonomie, de construire la confiance et de concevoir une carrière selon ses propres termes. Aux freelances qui explorent des voies similaires, son conseil est simple : faites confiance à votre intuition, développez votre réseau et n'acceptez que les opportunités qui résonnent avec vos convictions.
Pour en savoir plus :
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