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Data Scientist

Découvrez en détail les missions, compétences requises

et opportunités d’évolution

Description de la fonction

Le Data Scientist crée des modèles algorithmiques capables d’apprendre à partir des données pour résoudre des problèmes business complexes. Il ne se contente pas de visualiser des chiffres ; il conçoit des systèmes capables de détecter des fraudes en temps réel, de recommander le prochain produit à acheter ou de prévoir la demande de stocks à 6 mois. C’est un profil hybride entre le mathématicien, l’informaticien et le stratège business. Au quotidien, le Data Scientist collecte, structure et analyse les données pour produire des insights actionnables à destination des équipes métier. Il contribue à la gouvernance des données et accompagne la montée en maturité data de l’organisation.

Exemples d'objectifs attendus

  • Modélisation Prédictive : Créer des algorithmes pour anticiper des comportements (ex: score de churn pour savoir quel client va nous quitter).
  • Optimisation d’Algorithmes : Améliorer les systèmes de recommandation pour augmenter le panier moyen (ex: “ceux qui ont aimé ceci ont aussi aimé cela”).
  • Traitement de données non structurées : Extraire de la valeur à partir de textes (NLP), d’images ou de sons.
  • Mise en production : Collaborer avec les ingénieurs pour que ses modèles fonctionnent en temps réel sur le site ou l’application.

Compétences nécessaires

Hard skills:
  • Maîtrise avancée de Python ou R
  • frameworks de Machine Learning (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • Statistiques et Probabilités
  • SQL.
  • Maîtrise de Python et/ou SQL pour l’analyse et la modélisation
  • Connaissance des plateformes cloud data (AWS, GCP, Azure)
  • Outils de visualisation (Tableau, Power BI, Looker)
  • Pratique des outils MLOps et de versionnement (Git, dbt, Airflow)
Soft skills:
  • Esprit scientifique
  • curiosité intellectuelle
  • capacité à vulgariser des concepts mathématiques abstraits
  • pragmatisme.
  • Sens de l’organisation et rigueur dans la gestion des priorités
  • Autonomie et capacité à travailler en mode projet

Évolution professionnelle

D’où vient-on ? (Accès au poste)

  • Formation académique : Master ou Doctorat (PhD) en Mathématiques, Statistiques ou Informatique.
  • Data Analyst : Après une montée en compétence significative sur le code et les frameworks d’IA.
  • Ingénieur Logiciel : Ayant bifurqué vers les sciences de la donnée.

Vers quoi évoluer ? (Après le poste)

  • Séniorité : Senior Data Scientist ou Staff Data Scientist.
  • Management : Head of Data Science ou Chief Data Officer (CDO).
  • IA : Spécialisation en Machine Learning Engineer (plus proche de l’infrastructure et de la mise en production).
  • Le binôme indispensable :
  • Le Data Scientist peut créer le meilleur algorithme du monde, mais il ne sert à rien si les données ne sont pas propres ou si l’algorithme ne tourne pas sur les serveurs.

Rémunération

Ville Expérience Salaire minimum Salaire maximum
Hors Paris Junior (0-2 ans) 40 000 € 48 000 €
Hors Paris Confirmé (2-5 ans) 48 000 € 65 000 €
Hors Paris Senior (5-10 ans) 65 000 € 85 000 €
Hors Paris Expert/Director (10+ ans) 85 000 € 105 000 €
Paris Junior (0-2 ans) 45 000 € 55 000 €
Paris Confirmé (2-5 ans) 55 000 € 75 000 €
Paris Senior (5-10 ans) 75 000 € 95 000 €
Paris Expert/Director (10+ ans) 95 000 € 120 000 €
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