Data Scientist (H/F)

• Collecter et nettoyer les données provenant de différentes sources pour les préparer à l'analyse.
• Analyser les données en utilisant des techniques statistiques et des logiciels spécialisés pour identifier des tendances et des modèles.
• Développer et déployer des modèles de machine learning pour résoudre divers problèmes commerciaux.
• Interpréter les résultats des analyses et des modèles pour fournir des insights et des recommandations aux parties prenantes.
• Collaborer avec des équipes interdisciplinaires, y compris des ingénieurs de données et des responsables commerciaux, pour améliorer les processus et les solutions basées sur les données.

Compétences techniques
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R ou SQL
• Compétences en analyse de données et modélisation statistique
• Familiarité avec les outils de machine learning et les bibliothèques de données (TensorFlow, scikit-learn)

Compétences comportementales
• Excellentes capacités de communication pour expliquer des concepts complexes aux non-spécialistes
• Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes de manière innovante
• Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec différents départements

• Python
• R
• SQL
• Hadoop
• TensorFlow

Niveaux de formation :
• Licence en informatique, mathématiques, statistiques ou dans un domaine connexe.
• Master en science des données, intelligence artificielle, statistiques ou disciplines similaires.
• Doctorat en sciences des données, apprentissage automatique ou domaine lié (optionnel pour les postes de recherche avancée).

Certifications :
• Certification en science des données (Coursera, edX, etc.).
• Certification en machine learning (Google, IBM, etc.).
• Certification Hadoop ou Spark pour la gestion de big data.

Évolution possible :
Le rôle de Data Scientist continue de connaître de nombreuses opportunités de progression. Étant à la croisée de l'analyse de données, de la programmation et de la compréhension des problèmes métiers, les Data Scientists peuvent évoluer vers des postes de leadership technique, tels que Chief Data Scientist ou Chief Analytics Officer, où ils pilotent la stratégie de data science de toute l'organisation. De plus, avec l'essor du big data et des technologies d'apprentissage automatique, il est possible pour les professionnels de se spécialiser davantage dans des domaines tels que la science des données en temps réel, le machine learning automatisé ou l'IA éthique. Ces spécialistes peuvent ainsi devenir des experts reconnus dans des niches très recherchées. La transition vers des rôles de consultant ou de formateur est également envisageable, permettant de partager leur expertise dans divers secteurs d'industrie.

Tendances du secteur :
• L'utilisation accrue de l'intelligence artificielle générative transforme le travail des Data Scientists, les incitant à adapter leurs compétences pour inclure ces outils novateurs dans leurs analyses.
• La demande pour des systèmes d'analyse de données qui respectent la confidentialité et la sécurité des données est en forte hausse, en partie en raison de régulations plus strictes et de préoccupations croissantes en matière de cybersécurité.
• L'intégration de la science des données dans tous les aspects des affaires devient la norme, avec une collaboration multidisciplinaire accrue entre Data Scientists et autres départements comme le marketing, les ventes et les opérations.
• Les outils de data science « no-code » et « low-code » se démocratisent, rendant la data science plus accessible et modifiant le rôle traditionnel du Data Scientist vers davantage de conseil stratégique.
• Les entreprises recherchent de plus en plus des solutions de data science durables qui prennent en compte l'efficacité énergétique et la réduction de l'empreinte carbone des infrastructures technologiques utilisées.

• Opportunités de travail à distance et horaires flexibles, permettant un meilleur équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle.
• Salaires compétitifs et primes attractives, reflétant la demande élevée pour des compétences en science des données.
• Accès à des formations continues et certifications pour se tenir à jour avec les dernières technologies et tendances du marché.
• Programmes de bien-être et santé inclusifs, incluant assurance-santé complète et soutien mental.

• Analyste de données : Ce métier consiste à examiner et interpréter de grandes quantités de données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. C’est une bonne alternative pour un data scientist qui souhaite se concentrer davantage sur l'analyse descriptive plutôt que sur la modélisation prédictive.

• Ingénieur en apprentissage automatique : Ce rôle se concentre sur le développement et la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique. Un data scientist intéressé par l'aspect technique de la modélisation et la création d'algorithmes pourrait trouver ce métier stimulant et enrichissant.

• Consultant en intelligence artificielle : Travaillant souvent en freelance ou pour des cabinets de conseil, ce professionnel aide les entreprises à intégrer des solutions d'intelligence artificielle dans leurs opérations. C’est une opportunité idéale pour les data scientists qui souhaitent appliquer leurs compétences dans des contextes variés et résoudre des problèmes concrets.