« Un Data scientist junior est recruté entre 40 000 et 45 000 € »

Les formations de Data Scientists sont jeunes et ont encore moins de deux ans. Pour une entreprise qui démarre dans ce domaine, mieux vaut lancer un recrutement tout en ayant recours à un prestataire. C’est le conseil de Jérémy Harroch, DG de Quantmetry,  société de conseil en Big Data, et organisateur de DataJob, journée centrée sur le métier de Data Scientist qui aura lieu le 20 Novembre prochain.

Question : pourquoi un salon dédié au recrutement de Data Scientist?
Jérémy Harroch : le Data Scientist est un profil encore assez rare. Les formations dans les grandes écoles et les universités sont jeunes, la plupart ont moins de deux ans d’existence, il faut donc aider les recruteurs à rencontrer ces profils, les aider à comprendre ces nouvelles compétences et aussi les aider à les évaluer. Pour les étudiants et les professionnels c’est un moyen de connaître les entreprises qui recherchent des Data Scientists.

Question : qu’est ce qu’un Data Scientist et quels sont les compétences requises ?
Jérémy Harroch : un Data Scientist travaille sur les données quelle que soit leurs nature, qu’il s’agisse de texte, image, vidéo, base de données clients, série temporelle, logs Internet, etc. Le data scientist est là pour extraire l’information contenue dans ces données et pour créer grâce à cette information de nouveaux outils.

Ces compétences sont donc multiples. Il faut des compétences en informatique, notamment en programmation afin de collecter, stocker, nettoyer et préparer les données. Il faut également une bonne connaissance des outils statistiques, de data-mining et de machine-learning afin d’extraire l’information des données. Enfin il faut une bonne connaissance du métier pour lequel on analyse les données afin d’orienter tout le processus d’exploitation des données. En réalité, cela fait beaucoup de compétences qu’il est difficile de réunir chez une seule personne surtout lorsqu’elle sort de l’école. On parle plus souvent de « data-science team » qui regroupe des personnes expertes sur les trois domaines.

Question : quel est le niveau de salaire d’embauche ?
Jérémy Harroch : pour un étudiant diplômé d’une grande école d’ingénieur, un Data Scientist junior se verra régulièrement proposer de 40 000 € à 45 000 € pour certains profils. Le salaire d’embauche est assez variable selon les secteurs d’activité. Néanmoins, il est très régulièrement dans les hauts standards du marché.

Question : pouvez-vous citer des formations à ce métier ou des profils métiers existants qui deviendraient facilement des Data Scientists ?
Jérémy Harroch : les formations commencent à arriver en nombre. La plupart des universités et des écoles d’ingénieurs proposent aujourd’hui une spécialisation sur les bases de la data-science. Il existe aussi des masters spécialisés sur le Big Data ou sur le Machine-learning.

Parmi les profils métier existants les actuaires et d’une manière générale tous les ingénieurs qui ont une très bonne base en programmation peuvent devenir de bons Data Scientists. Les physiciens sont aujourd’hui aussi parmi les profils les plus proches des compétences du Data Scientist.

Question : quel profil de candidat les entreprises recherchent –elles le plus ?
Jérémy Harroch : pour beaucoup d’entreprises la recherche porte sur un profil de « head of data-science » pour pouvoir manager une équipe de data scientists. Ce profil est extrêmement rare sur le marché parce qu’il s’agit d’une personne ayant environ 10 ans d’expérience dont au moins 2 ou 3 dans la pratique de la data-science et c’est très peu présent sur le marché. Ensuite viennent les data scientists et les ingénieurs big data, c’est à dire les compétences techniques qui constituent la data science team.

Question : vaut-il mieux embaucher un Data Scientist ou avoir recours à un prestataire qui dispose de un ou plusieurs Data Scientists ?
Jérémy Harroch : cela dépend de la vitesse à laquelle on veut avancer et du niveau de maturité de l’entreprise. Il est aujourd’hui plus rapide de faire appel un à prestataire que de devoir monter une équipe en interne. Sur le long terme cela peut devenir une perte d’autonomie sur un sujet stratégique pour l’entreprise. Je conseille en général, de faire les deux en parallèle. Cela permet de commencer rapidement tout en préparant l’avenir et la transition.

Question : quels sont les risques et les bénéfices dans les deux cas ?
Jérémy Harroch : le risque c’est de ne pas posséder en interne des compétences stratégiques essentielles pour l’avenir de l’entreprise. L’avantage est de pouvoir rester plus facilement au niveau de l’état de l’art en ayant la possibilité de changer régulièrement de prestataire, d’avoir des prestataires qui rencontrent beaucoup de situations et qui peuvent donc apporter un regard extérieur sur les différents projets. Comme pour la question précédente, je pense qu’il est sage d’essayer d’avoir les deux approches pour à la fois monter en compétence en interne mais aussi se nourrir de ce qui se fait à l’extérieur sur le marché.