Fiche Métier

Data scientist
Fiche Métier
Fiche Métier
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‘‘Data scientist
État du marché du recrutement digital,
informatique et technologique en 2016
+10%
31 000
De nouvelles offres de
recrutement entre 2015 et 2016
Projets de recrutement
dans le secteur par an
Le marché du recrutement français se porte bien ...
Contrairement aux idées reçues, les offres d’emploi en CDI en France sont en essor. En 2016, les recrutements des
cadres progressent de 11%, portés notamment par les activités de l’informatique, des télécom et de l’ingénierie.
On note pour ce secteur (informatique et ingénierie) une progression de +10% des offres de recrutements par
rapport à 2015, sur toute la France. Cette tendance s’illustre en particulier sur quatre régions motrices : RhôneAlpes Auvergne, Île de France, PACA et Aquitaine.
MOINS DE
Peu de formations
dans les domaines de pointe
Plus d’offres d’emplois
que de talents sur le
marché
45%
De ces offres seront
pourvues dans l’année
Mais les secteurs technologiques peinent à recruter !
Malgré la grand nombre d’offres d’emplois en digital, informatique et ingénierie, ce secteur s’avère être parmi les
plus difficiles en matière de recrutement : Sur plus de 31 000 projets de recrutement en ingénierie informatique,
61,7%* éprouvent des difficultés à être comblés.
Au total, ce sont 45% des offres de recrutement dans ces métiers restent non pourvues dans l’année.
Parmi les problèmes détectés : très peu de formations sur les domaines de pointe, entraînant une pénurie de
talents, qui sont tous très activement recherchés par les professionnels.
Sources :
Etude Cadres Apec 2016, Pole Emploi
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‘‘data scientist
Le data scientist
Missions & Savoir-faire
Objectifs du Data Scientist
• Transformer la data brute en données exploitables pour l’entreprise (avec une vision business à la clé)
• Concevoir des algorithmes pour savoir quelles données récolter, les méthodes de récolte, leur utilité, etc ...
Missions et responsabilités
• État de l’art : Analyse et veille des algorithmes existants
• Protyper les algorithmes de recherches et de traitement d’information
• Conception et implémentation des algorithmes
• Suivi technique et maintenance
• Rédaction de documentation de l’algorithme (et éventuellement dépôt de brevet)
Technologies employées :
• Bases de données NoSQL : MongoDB, Hadoop
• Langages R, Python, C
Environnements et structures d’accueil :
• Startups et grands groupes
• Service Data Science ou Big Data, rattaché au CTO ...
Quel profil pour
ce type de métier ?
Études et parcours :
• Bac +5/8, Parcours Finance, statistiques et informatique, spécialité Big Data. (Écoles ou Universités)
Compétences demandées :
• Mathématiques et algorithmie
• Programmation C avec langage Python
• Langage de programmation statistique R
• Anglais courant, lu écrit et parlé
Savoir-être requis :
• Passionné par le traitement de l’information et les problématiques Big Data
• Curieux et ouvert d’esprit : Veilleur dans l’âme, prêt à découvrir et envisager des choses inédites
• Art de remise en question
Niveau de rareté :
Profils rares, difficulté 5/5
(Pour 0 étant les plus communs, et 5 les plus rares)
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‘‘Data scientist
Baromètre des salaires
Étude réalisée par Silkhom (Juin 2016)
En k€/an
Paris
Grandes villes*
Régions
Junior
0 à 2 ans
d’exp.
45 - 55 k
45 - 50 k
45 - 50 k
Confirmé
2 à 5 ans
d’exp.
56 - 70 k
51 - 68 k
51 - 68 k
sénior
+5 ans
70 - 100+ k
69 - 80 k
69 - 80 k
* Annecy, Bordeaux, Grenoble, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Toulouse ...
Une variation d’environ 2 à 5% peut être observée entre les grandes villes