Rôle et missions du Data Scientist
Le métier de Data Scientist est un poste qui s'est développé récemment dans le cadre de l'émergence du Big Data au sein des organisations, et plus précisément des start-ups. Là où le rôle du Data Analyst est d'analyser et réaliser des reporting sur l'existant, le Data Scientist a pour objectif de réaliser des modèles prédictifs sur la base de jeu de données en développant des algorithmes permettant, en quelques sortes, prévoir l'avenir et permettre la prise de décision. Les mots clé de l'activité d'un Data Scientist sont : Machine Learning, Intelligence Artificielle (ou Artificial Intelligence - AI, en en anglais)
Dans les entreprises, le Data Scientist est généralement rattaché à la direction technique, et donc au Chief Technology Officer ou à un manager Data intermédiaire (voir la fiche métier "Head of Data").
Ses missions :
- Collecter et extraire un large volume de données pertinentes pour le business (en lien avec le Data Engineer quand il y en a un) afin de les traiter pour qu'elles soient structurées et exploitables.
- Traiter et intégrer les données dans les différents modèles.
- Développer et modéliser des algorithmes prédictifs d'Intelligence Artificielle, Machine Learning ou Deep Learning (utilisation et modélisation de réseaux de neurones).
- Réaliser une veille sur les évolutions de l'intelligence artificielle et les nouveaux outils dans une démarche d'amélioration continue.
- Gérer le projet ou les projets en lien avec les sujets Data Science au sein de la startup.
Le Data Scientist peut travailler avec plusieurs types de données :
- Des données chiffrées et des statistiques.
- Du Texte : On parle alors de NLP (Natural Processing Language).
- Des images : On parle d'Image Processing ou d'Image Recognition (Traitement d'images). Voir également notre article sur le métier de Computer Vision Engineer.
Les évolutions récentes des technologies de l'intelligence artificielle ont vu l'émergence de profils spécialisés autour de la Generative AI (ou GenAI), et des modèles de LLM (Large Language Models). On parle parfois de Data Scientist GenAI.
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En synthèse, le travail des Data Scientists est de construire un modèle basé sur l'Intelligence Artificielle (IA), permettant d'exploiter des données pour un besoin Business. Les cas d'applications de la Data Science sont donc multiples : Prévisions de vente, Statistiques, Reconnaissance d'image, Sécurité et Cybersécurité...
Le Data Scientist aura plusieurs évolutions possibles pour la suite de son parcours. Il pourra se diriger vers des fonctions de management avec un poste de Lead Data Analyst, voir Head of Data où il encadrera une équipe Data (Responsable Data).
En fonction de son appétence, et de par son utilisation de langages de programmation comme Python, il pourra potentiellement se reconvertir vers le métier de développeur. Le poste de Data Engineer pourrait être également envisageable.
Par la suite, le Data Scientist pourra également prétendre à un poste de CTO ou Head of AI dans une startup orientée Machine Learning.
Compétences requises
Les compétences d’un Data Scientist sont :
- Excellente capacité d'analyse de données, il est à l'aise avec les chiffres.
- Compétences de développement et programmation d'algorithmes en Python et dans le langage R.
- Maitrise des bases de données et des modèles relationnels.
- Compétences fortes dans l'Intelligence Artificielle : Machine Learning, Deep Learning, NLP (Natural Language Processing ou analyse de texte).
- Capacité d'abstraction et de modélisation.
- Maitrise des outils et compétences de base d'un Data Analyst : avec la maitrise d'Excel, de SQL, d'un outil de BI (Business intelligence) et visualisation de données (Power BI, Tableau...), de VBA.
- Capacité à travailler en équipe, en interface avec tous les cœurs de métiers (Marketing, Tech, Produit, Sales...), en particulier les équipes Data : Data Analyst & Data Engineer.
- Capacité de gestion de projet.
- Un niveau d’anglais est souvent indispensable car les équipes techniques sont souvent internationales (sauf si les équipes sont tous en France et francophones).
La capacité à avoir une bonne sensibilité Business et à encadrer les équipes permettront à des profils de Data Scientists de se diriger vers des postes de management où ils encadreront une équipe de Data Science, ou bien un pôle complet Data incluant également des Data Analyst et Data Engineer notamment.
👉 Vous vous demandez ce qu'est la différence entre un Data Analyst et un Data Scientist, retrouvez notre article sur les différences entre Data Analyst, Data Scientist et ML Engineer et notre article sur les métiers de l'IA.
👉 Retrouvez notre article Machine Learning Engineer vs Data Scientist, pour plus d'informations sur les différences entre ces deux métiers
Formations et expériences attendues
La formation la plus répandue pour un Data Scientist est un bac+5 avec un diplôme en école d'ingénieur en Data Science ou un master avec une spécialisation en informatique, donnée et/ou Data Science. Des spécialisations en mathématiques et statistiques sont également pertinentes pour cet emploi. Au-delà de la formation classique pour devenir Data Scientist, des formations en reconversion sont également possibles pour des profils issus d'autres parcours et métiers.
La situation pour ce métier est un peu particulière car beaucoup de candidats (issus de formations en reconversion ou non), sont actuellement en recherche d'un poste en Data Science. En effet, pour proposer des offres d'emploi pour ce type de profil, il faut être une startup avec un produit data assez poussé. Or, ce type d'entreprise sont peu répandues car elles nécessitent des fonds importants en R&D. Ainsi, les offres d'emplois pour un poste en Data Science sont assez peu nombreuses par rapport au nombre de candidats. Les start-up qui recrutent vont donc souvent privilégier des formations et études très prestigieuses dans des Grandes Ecoles d'Ingénieur (Polytechnique, Centrale...) ou des profils plus séniors, très reconnus pour leurs résultats.
La voie royale pour ce métier est clairement le passage par une prépa et une Grande Ecole d'Ingénieur après le bac (Exemple : Ecole Polytechnique, Mines Paris Tech, Centrale Paris, ENSAE Paris Tech, Telecom Paris Tech), ou directement une Grande Ecole d'Ingénieur post-bac qui aurait une spécialisation en Big Data et Data Science. Certains candidats passent par une expérience et un doctorat en recherche avant de s'orienté vers les entreprises dans le privé.
L'alternative, pour des profils Data Science en difficulté dans leur recherche d'emploi est de se rediriger vers des postes plus techniques dans l'informatique comme développeur en Python, qui reste un métier très demandé par les entreprises et les start-ups. L'autre option est de se diriger vers l'emploi de Data Engineer.
Ainsi, la possibilité d'une formation en reconversion professionnelle soit envisageable, parfois sous le modèle de l'alternance et de l'apprentissage, les débouchés de ce type d'études peuvent être limité. Le métier de Data Scientist n'est donc pas celui qui a le plus de débouché dans le monde du digital, par rapport à d'autres où les offres d'emploi sont plus répandues (développeur, web, ou en marketing Traffic Manager par exemple). Voici quelques exemples d'organismes de formations proposant des cours en ligne autour des métiers de la Data Science :
Ces entreprises proposent des formations autour de la donnée sur différents formats.
Salaire d'un Data Scientist
Ce contexte limite l'impact sur le salaire que l'on peut observer sur d'autres postes. Les salaires ne tendent pas spécialement à augmenter même si on observe une tout de même une hausse significative pour les profils très qualifiés issus des meilleures écoles.
D'après notre étude sur les salaires en startup et les récentes évolutions du marché, le salaire pour un profil junior Data Scientist est compris dans une fourchette entre 38 et 42 k€ fixe en début de carrière. Ce salaire est principalement donné pour un poste basé à Paris ou en région Parisienne.
De 2 à 5 ans d'expérience, les salaires proposés pour les Data Scientists peuvent grimper jusqu'à une fourchette comprise entre 50 et 70 k€ annuel. Pour un poste de Head of Data Science, le salaire peut atteindre rapidement 80/90 k€ annuel brut.
Concernant les postes de directeurs dans l'IA (Head of AI, Data Science Director), les salaires peuvent s'envoler pour les profils les plus expérimentés et capés jusqu'à des niveaux au-dessus de 100 k€ annuel brut.
Les salaires dépassent les 200 k€ annuel brut pour les candidats travaillant dans grandes entreprises technologiques sur des rôles de direction des équipes Data Science et IA.
Pour aller plus loin
Retrouvez l'ensemble des offres d'emploi de Data Scientist en France, à Paris, ou dans d'autres villes.
Pour plus d'informations sur les métiers de la donnée, retrouvez également la fiche métier Data Engineer ainsi que la fiche métier Data Analyst. Pour aller plus loin et obtenir plus d'informations sur les métiers Tech, retrouvez notre article sur les métiers Tech et produit en startup.
Vous êtes une startup ou une entreprise à la recherche d'un accompagnement sur vos recrutements Tech ? N'hésitez pas à solliciter notre cabinet de recrutement Tech et notre cabinet de recrutement data spécialisé dans la recherche de profils data.
