Ces dernières années, les entreprises ont compris l’importance d’analyser les données pour en tirer des bénéfices en matière de choix stratégiques, d’accompagnement client et de positionnement vis-à-vis de la concurrence.
Pour cela, elles ont créé un pôle data qui regroupe notamment des ingénieurs data science, ou data scientists, pour travailler sur le sujet.
1. Qui est l’ingénieur data science ?
L’ingénieur data science, ou le métier de data scientist, est un nouveau profil apparu cette dernière décennie afin de faire face aux besoins des entreprises en matière de traitement des données.
A. Qu’est-ce qu’un ingénieur data science ?
Un ingénieur data science est avant tout un ingénieur. Il est donc diplômé d’une formation ou d’un master d’une université ou d’école d’ingénieurs (niveau bac + 5). Il faut distinguer le master en informatique du diplôme d’ingénieur qui est délivré par la Commission des Titres d’Ingénieur et qui nécessite entre autres un certain niveau en mathématiques.
Il y a plusieurs formations possibles pour devenir ingénieur data science : une formation dans une école d’ingénieur informatique avec une spécialisation en data science, ou une formation data scientist directement. Des études en statistiques, marketing, informatique et management peuvent également mener au métier de data scientist, mais pas forcément avec le statut d’ingénieur.
B. Les compétences d’un ingénieur data science
Les compétences nécessaires à l’ingénieur data sont nombreuses et complexes :
- informatique : machine learning et langages de programmation ;
- marketing : connaissances en outils de data management et des bases de données ;
- statistiques : maîtrise des outils de web analyse (Omniture, Google Analytics).
Le data ingénieur doit aussi disposer de soft skills, comme une bonne communication avec les membres de son équipe, mais aussi avec ceux des autres départements, de la créativité pour trouver des solutions innovantes et un sens de la gestion.
2. Le rôle de l’ingénieur data science dans votre entreprise
L’ingénieur data science, ou data scientist, a pour but de collecter, de trier, d’organiser, d’analyser et d’exploiter des données afin de résoudre les problématiques l’entreprise comme l’amélioration de la qualité ou de la productivité. Il participe à un projet data avec ses collègues de l’équipe data.
A. Le rôle de l’ingénieur data science
L’ingénieur data science travaille au sein de l’équipe d’experts data de votre entreprise. Il peut exercer plusieurs métiers : data analyst, data scientist, data architect, data manager… La diversité des métiers possibles pour le poste de data scientist permet de nombreuses évolutions.
Les missions du data scientist sont :
- le choix des outils d’analyse,
- la définition de solutions de stockage des données,
- le recueil et l’analyse des données pertinentes pour l’entreprise,
- la construction d’algorithmes complexes permettant d’améliorer les résultats de recherches et de ciblage,
- l’élaboration de modèles de prédictions afin d’anticiper les comportements clients,
- la création de rendus visuels afin de rendre les résultats lisibles et exploitables par tous les métiers,
- la contribution à la prise de décision et à la formulation de recommandations,
- la veille technologique.
B. Les relations entre l’ingénieur data science et les collaborateurs de votre entreprise
L’ingénieur data science doit également avoir un contact très proche avec le business pour bien le comprendre, répondre à son besoin et trouver des solutions. Pour cela, il est important qu’il soit en contact avec les différents départements de l’entreprise, en fonction du projet : le département informatique, communication, financier, marketing…
Une bonne transversalité dans la communication et une méthodologie DataOps sont des moyens pour mener au succès des projets data. Pour l’intégration de l’ingénieur data dans l’entreprise, il est important de bien intégrer l’équipe data au sein de votre entreprise.
C. Le marché de l’emploi pour l’ingénieur data science
Les ingénieurs data science sont aujourd’hui très recherchés pour plusieurs raisons :
- les métiers du Big Data et la révolution numérique des entreprises sont en plein développement ;
- les formations de data scientist sont encore en nombre trop faible par rapport à la demande ;
- il s’agit de nouveaux profils ;
- les compétences nécessaires sont diverses et complexes ;
- ils permettent de produire de véritables sources de valeur pour les entreprises.
On note aujourd’hui une tension sur le marché de l’emploi avec une offre inférieure à la demande et donc des salaires très hauts.
En France, même si le télétravail et le travail full remote se développent, un poste d’ingénieur data science se trouve généralement à Paris. Le cadre de travail, la diversité des missions et le salaire, généralement attractif, sont donc aujourd’hui des facteurs clés pour intégrer un ingénieur data et pour qu’il reste dans votre entreprise.
Le profil d’ingénieur data science est de plus en plus recherché, car le Big Data, l’analyse et la gestion de données sont des domaines en développement dans les entreprises. Cet essor donne lieu à un grand nombre de nouveaux métiers aux compétences complexes et qui sont en interaction régulière avec les différents départements de l’entreprise.
