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Portrait-robot du data scientist en cinq traits

Le deuxième salon Data Job a permis de tracer le profil type du data scientist, de plus en plus convoité par les entreprises de tous secteurs. Son portrait robot en cinq coups de crayon.
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Portrait-robot du data scientist en cinq traits
Portrait-robot du data scientist en cinq traits © Intel Free Press - Flickr CC

La deuxième édition du salon Datajob, qui a réuni un millier de participants le 20 novembre à Paris, a permis de confirmer l'intérêt des entreprises et des jeunes diplômés pour le nouveau métier de "data scientist". Ces pros de la donnée chargés de transformer le "big data" en réalité concrète, et surtout en opportunité, pour l'entreprise. Plusieurs ateliers ont permis de tracer le portrait-type de ce nouveau profil de plus en plus recherché.

1/ Comment se forme-t-il ?

Trois possibilités : les MOOCS, comme ceux de Coursera ou de l'Ecole polytechnique en France ; les formations plus classiques, de plus en plus nombreuses (Telecom ParisTech, l'ESSEC, l'Ensimag de Grenoble et HEC, pour n'en citer que quelques-unes, ont créé des cursus spécialisés, en formation initiale ou continue) et les challenges en ligne pour data scientists qui permettent de se former sur le tas, de se remettre à jour ou de passer de la théorie à la pratique en traitant de cas concrets soumis par des entreprises.

 

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2/ Quelles compétences et qualités doit-il avoir ?

Le data scientist est avant tout un mathématicien qui doit toucher sa bille en informatique, algorithmique et statistique, en lien avec le métier de l'entreprise. "Il doit y avoir de la curiosité, de l'inventivité dans son ADN, juge Frédérique Ville, directrice de l'innovation pour Voyages-SNCF.com. Il doit être capable de faire le pont entre sa recherche, sa curiosité, et ce que cela va apporter aux clients et au business de l'entreprise. Il doit avoir la capacité de discuter avec le marketing, la technique, les informaticiens et développeurs, pour faire avancer les choses".

"Il ne va pas fabriquer un outil algorithmique en partant de rien mais en exploitant l'ensemble des compétences qu'il y a dans l'entreprise, ajoute Jérôme Lacaille, expert en algorithmes chez Safran. Il doit être une nouvelle source d'innovation". Et également un "évangéliste" de sa nouvelle discipline auprès de ses collègues.

"On a besoin de gens curieux, proactifs et qui sachent être autonomes, résume Baptiste Pigaux, manager en data mining et web analytics au PMU. Dans une réunion de service, le data scientist doit être une éponge, s'imbiber de la problématique métier et la traduire en terme de data".

3/ Qui le recrute ?

Trois types d'entreprises s'offrent les services de data scientists : il y a les producteurs de données, comme les industriels, les banques et assurances, qui s'intéressent aux données qu'ils génèrent et veulent les traiter eux-mêmes ; les intermédiaires, comme les agences web ou les cabinets de conseil, qui accompagnent les entreprises dans l'élaboration de leur stratégie data ; et les concepteurs de solutions techniques big data.

4/ Quelles missions lui confie-t-on ?

Le data scientist peut créer des algorithmes et analyser des données dans une multitude de domaines : relation client, marketing digital, détection de fraudes, analyse des comportements, protection des données, sécurité, monitoring (pour la maintenance et les bureaux d'étude), ressources humaines… A terme, comme les profils digitaux, les data scientists auront vocation à introduire une culture data dans tous les services de l'entreprise

5/ Combien gagne-t-il ?

Un data scientist fraîchement diplômé peut espérer gagner 50 000  à 70 000 euros par an en début de carrière. Les salaires peuvent vite grimper en fonction de son degré de technicité, son niveau d'expérience et les compétences - rares - qu'il peut apporter à une entreprise. Les data scientists formés sont en position de force pour négocier puisque, pour le moment, la demande est bien supérieure à l'offre. Les Français, avec leur expertise reconnue en matière de mathématiques, ont une belle carte à jouer pour s'imposer, y compris à l'international.

Sylvain Arnulf

 
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