Cette fiche de poste cible les candidats en France souhaitant rejoindre une équipe data et contribuer à des décisions basées sur les données. Le data scientist transforme les données en insights actionnables et collabore avec les métiers pour construire des solutions scalables.
Ce métier s'appuie sur l'analyse statistique, la modélisation et le déploiement de solutions d'apprentissage automatique pour améliorer la performance produit et les processus opérationnels.
Présentation du métier et missions principales
Rôles typiques: interpréter les jeux de données, construire des modèles prédictifs, et communiquer les résultats à des interlocuteurs non techniques.
Objectifs: générer des insights mesurables, orienter les décisions, et accompagner la mise en production des modèles avec des tests et de la traçabilité.
Projets types: prévision de la demande, détection de fraude, recommandation, segmentation client et optimisation des processus internes.
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Les data scientists travaillent souvent en collaboration avec les équipes produit, Data engineering et BI pour assurer la traçabilité des données et l'alignement sur les objectifs métier.
Compétences et qualifications requises
Compétences techniques clés
Les candidats doivent maîtriser les outils et langages suivants. Vous trouverez ci-dessous un aperçu synthétique:
- Python ou R avec une expérience pratique en science des données
- SQL et notions de bases de données relationnelles
- Librairies ML: scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow
- Gestion de données: manipulation de datasets, nettoyage, features engineering
- Visualisation: Matplotlib, Seaborn, ou outils BI
| Missions | Description |
|---|---|
| Exploration de données | Nettoyage, résumés statistiques, détection d'anomalies |
| Modélisation | Conception et évaluation de modèles prédictifs |
| Déploiement | Intégration dans le pipeline et suivi post-déploiement |
| Communication | Rédaction de rapports, présentations et recommandations |
Compétences analytiques et métiers
Outre les compétences techniques, le métier nécessite une compréhension solide des métiers concernés, ainsi que des capacités d’analyse et de communication.
- Interprétation des résultats et traduction en recommandations actionnables
- Capacité à travailler avec des indicateurs de performance (KPI)
- Esprit critique et rigueur méthodologique
Certifications et expériences souhaitées
Les certifications ne remplacent pas l’expérience pratique, mais elles peuvent faciliter l’évaluation des candidats et structurer le parcours professionnel.
- Certifications en data science ou ML (ex. cours certifiants reconnus)
- Expérience réussie sur des projets réels de modélisation et de déploiement
Langages et outils
Langages et environnements fréquemment sollicités:
- Python, R, SQL
- Outils de calcul et notebooks (Jupyter, VS Code)
- Bibliothèques ML: scikit-learn, pandas, NumPy
- Frameworks de deep learning: TensorFlow, PyTorch (selon le contexte du poste)
Méthodologies et gouvernance des données
Respect des bonnes pratiques de gestion des données, traçabilité et conformité (RGPD, sécurité des données).
- Gestion de versions des modèles
- Tests et validation croisée
- Documentation et reproductibilité des expériences
Parcours et formation recommandés
Formations universitaires
Une formation supérieure dans les domaines des sciences, ingénierie, statistiques ou informatique est attendue. Les profils types possèdent:
- Master en data science, statistique, informatique ou équivalent
- Parcours intégré ou école d’ingénieurs avec spécialisation en data
Formations complémentaires
Pour rester compétitif, le candidat peut suivre des formations complémentaires orientées ML, architecture data, ou ingénierie des données.
- Cours certifiants – ML, NLP, ML ops, Data Engineering
- Modules sur le déploiement de modèles en production et la gestion des données sensibles
Parcours alternatifs
Les profils issus de la science des données, mathématiques ou informatique, même sans diplôme spécifique, peuvent accéder au rôle via des projets démontrant les compétences clés et une expérience pratique.
Environnement de travail et perspectives d'évolution
Équipe et culture
Le data scientist collabore avec les data engineers, les product managers et les équipes métiers. L'accent est mis sur la curiosité, la rigueur et la capacité à expliquer des résultats complexes à des non experts.
Environnement technique
Les environnements typiques incluent des architectures cloud, des pipelines de données et des notebooks collaboratifs. L'utilisation d'outils de versioning et de tests est fréquente.
Évolution professionnelle
Les possibilités d'évolution vont du data scientist senior au lead data scientist, puis vers des postes d'architecte data, de chef de projets ML ou de responsable data au sein d'une équipe.
Rémunération et avantages (fourchettes moyennes)
Fourchettes selon niveaux d'expérience
Les rémunérations dépendent du niveau d'expérience, de la localisation et de la taille de l'entreprise.
| Niveau d'experience | Fourchette brute annuelle (€) | Repères |
|---|---|---|
| 0-2 ans | 38 000 - 55 000 | Débutant |
| 2-5 ans | 55 000 - 85 000 | Professionnel |
| 5+ ans | 85 000 - 120 000 | Senior |
Avantages et conditions de travail
- Ticket restaurant et mutuelle
- Plan d'épargne et primes selon résultats
- Formation et budget éducation continue
Comment postuler et processus de sélection
Candidature
Pour postuler, soumettez votre CV, une lettre de motivation et, si possible, des exemples de projets ou de notebooks démontrant vos compétences.
Pré-sélection et tests
Des tests techniques et des exercices d’analyse peuvent être proposés afin d’évaluer les méthodes et l’approche du candidat.
Entretien et évaluation
Les entretiens portent sur les compétences techniques, les expériences passées et l’aptitude à communiquer les résultats. Des mises en situation professionnelles peuvent être proposées.
Éléments évalués
• Capacité à raisonner et structurer une problématique