Présentation du métier
Contexte de travail
Conditions de travail
Compétences et niveaux attendus
Certifications
Proximité(s)/évolution(s) envisageables
Tendances nationales sur le métier
Pour en savoir plus
DATA SCIENTIST
Famille : Architecture et conception de la solution
Autres appellations en français
- Chargé de modélisation des données
- Explorateur de données
Autres appellations en anglais
- Data Scientist
Présentation du métier : Data Scientist
Finalité du métier
Le Data Scientist intervient en expertise auprès des métiers. Il introduit des techniques de Data Science et d'Intelligence Artificielle pour aborder la résolution d'une problématique métier, la prise d'une décision et l'automatisation d'opérations. Afin de fournir une solution en adéquation avec la demande, il doit comprendre la finalité, les spécificités et les attentes des différents métiers.
Missions principales
Identifier et explorer la problématique à traiter :
Le Data Scientist collabore avec différents départements au sein d'une organisation pour analyser et interpréter les données. Il identifie les opportunités de traitement algorithmique sur tout ou partie d'une problématique métier (discipline, secteur). Il recense et agrège les sources de données disponibles ou non, massives (Big Data) ou non, homogènes ou hétérogènes, concentrées ou dispersées.
Concevoir et exploiter la solution de Data Science et d'Intelligence Artificielle :
Il conçoit et/ou assemble les blocs de solutions nécessaires au traitement des données. Il coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie. Il permet l'exploitation des résultats pour les besoins métiers des utilisateurs.
Coordonner les aspects métiers et technologiques :
Il participe au dimensionnement des ressources humaines, technologiques et organisationnelles demandées par la solution et réadapte la solution d'ensemble selon ses ressources, dans le cadre de la stratégie d'organisation. Il anticipe l'équilibre des flux de données et ressources mises en oeuvre sur toute la durée de vie de la solution.
Contribuer à la réduction de l'empreinte écologique liée au numérique :
Il intègre la sobriété numérique dans le traitement et l'analyse des données en adoptant des pratiques responsables comme l'optimisation des algorithmes pour consommer moins de ressources informatiques, ou des solutions de stockage de données plus économes en énergie.
Le Data Scientist collabore avec différents départements au sein d'une organisation pour analyser et interpréter les données. Il identifie les opportunités de traitement algorithmique sur tout ou partie d'une problématique métier (discipline, secteur). Il recense et agrège les sources de données disponibles ou non, massives (Big Data) ou non, homogènes ou hétérogènes, concentrées ou dispersées.
Concevoir et exploiter la solution de Data Science et d'Intelligence Artificielle :
Il conçoit et/ou assemble les blocs de solutions nécessaires au traitement des données. Il coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie. Il permet l'exploitation des résultats pour les besoins métiers des utilisateurs.
Coordonner les aspects métiers et technologiques :
Il participe au dimensionnement des ressources humaines, technologiques et organisationnelles demandées par la solution et réadapte la solution d'ensemble selon ses ressources, dans le cadre de la stratégie d'organisation. Il anticipe l'équilibre des flux de données et ressources mises en oeuvre sur toute la durée de vie de la solution.
Contribuer à la réduction de l'empreinte écologique liée au numérique :
Il intègre la sobriété numérique dans le traitement et l'analyse des données en adoptant des pratiques responsables comme l'optimisation des algorithmes pour consommer moins de ressources informatiques, ou des solutions de stockage de données plus économes en énergie.
Contexte de travail
Variables spécifiques au métier
Nature de la problématique métier :
Pour le Data Scientist, elle influe sur le type des données et les caractéristiques de la solution mise en place. Une même solution est rarement appliquée pour 2 situations analogues, mais des blocs de solutions sont fréquemment réutilisés.
Technologies d'IA et Data Science mobilisées :
Les technologies et langages de traitement des données sont différents selon les besoins des projets (ex : Vision Artificielle, Traitement de la voix et du langage naturel, Robotique, IA du cloud comme l'IA générative). Le Data Scientist mobilise fréquemment des briques de solutions existantes, qu'il adapte et complète par des briques qu'il conçoit. La croissance d'outils comme les plateformes de développement Low code, Nocode lui permettent de gagner en efficacité opérationnelle par une mise en oeuvre rapide de programmes d'automatisation.
Type de données exploitées :
Les types de données sont différents selon le secteur d'application et la finalité. Les expertises techniques vont donc varier selon ces points (données numériques, signal sonore ou visuel, métadonnées, etc.). L'aspect réglementaire et éthique intervient également pour certaines données (ex : RGPD).
Ressources mobilisées :
Les ressources techniques mises en oeuvre pour la solution (ex : puissance de calcul, sources et stockage de données, réseaux, flux de données ponctuels ou actualisés en temps réel) font varier les interlocuteurs et la structure du projet. Les ressources financières engagées modifient également ces paramètres de projet.
Pour le Data Scientist, elle influe sur le type des données et les caractéristiques de la solution mise en place. Une même solution est rarement appliquée pour 2 situations analogues, mais des blocs de solutions sont fréquemment réutilisés.
Technologies d'IA et Data Science mobilisées :
Les technologies et langages de traitement des données sont différents selon les besoins des projets (ex : Vision Artificielle, Traitement de la voix et du langage naturel, Robotique, IA du cloud comme l'IA générative). Le Data Scientist mobilise fréquemment des briques de solutions existantes, qu'il adapte et complète par des briques qu'il conçoit. La croissance d'outils comme les plateformes de développement Low code, Nocode lui permettent de gagner en efficacité opérationnelle par une mise en oeuvre rapide de programmes d'automatisation.
Type de données exploitées :
Les types de données sont différents selon le secteur d'application et la finalité. Les expertises techniques vont donc varier selon ces points (données numériques, signal sonore ou visuel, métadonnées, etc.). L'aspect réglementaire et éthique intervient également pour certaines données (ex : RGPD).
Ressources mobilisées :
Les ressources techniques mises en oeuvre pour la solution (ex : puissance de calcul, sources et stockage de données, réseaux, flux de données ponctuels ou actualisés en temps réel) font varier les interlocuteurs et la structure du projet. Les ressources financières engagées modifient également ces paramètres de projet.
Contextes organisationnels
Type et taille d'entreprise :
En tant qu'indépendant, une expertise sectorielle est requise en complément des expertises métiers et gestion de projet. En plus de compétences techniques, il nécessite des compétences administratives, de positionnement sur le marché et de prises de partenariats de commercialisation et/ou de production avec des sociétés susceptibles de capter ces demandes. Dans un bureau d'études, le besoin de connaissances est multisectoriel. La dimension "traitement statistique" est accrue, dans l'optique d'une prise de décision marketing et stratégique. Une automatisation du traitement de certaines données peut aussi générer des besoins de compétences spécifiques. Pour les clients et entreprises de taille internationale, l'hétérogénéité des données et contextes nécessite une Data science plus complexe.
Type et taille de projet :
Le Data scientist travaille sur des projets d'une grande diversité. En relation étroite avec tous les services concernés par l'exploitation des données, il peut intervenir sur des projets très spécifiques (développement d'une application spécifique à l'entreprise) ou au contraire travailler sur des missions transversales, par exemple pour répondre à des besoins liés à l'analyse du marché.
En tant qu'indépendant, une expertise sectorielle est requise en complément des expertises métiers et gestion de projet. En plus de compétences techniques, il nécessite des compétences administratives, de positionnement sur le marché et de prises de partenariats de commercialisation et/ou de production avec des sociétés susceptibles de capter ces demandes. Dans un bureau d'études, le besoin de connaissances est multisectoriel. La dimension "traitement statistique" est accrue, dans l'optique d'une prise de décision marketing et stratégique. Une automatisation du traitement de certaines données peut aussi générer des besoins de compétences spécifiques. Pour les clients et entreprises de taille internationale, l'hétérogénéité des données et contextes nécessite une Data science plus complexe.
Type et taille de projet :
Le Data scientist travaille sur des projets d'une grande diversité. En relation étroite avec tous les services concernés par l'exploitation des données, il peut intervenir sur des projets très spécifiques (développement d'une application spécifique à l'entreprise) ou au contraire travailler sur des missions transversales, par exemple pour répondre à des besoins liés à l'analyse du marché.
Conditions de travail
Le rythme de travail
Il varie selon la phase du projet. Il est plus élevé sur la phase de conception et de test de la solution, mais reste soutenu dans la phase d'exploitation. La durée de vie d'une solution peut demander des ajustements sur toute la durée de vie d'une organisation et le mode projet n'est donc pas le seul mis en oeuvre.
Déplacements
Les déplacements sont occasionnels, notamment pour les rencontres clients et sur les autres sites de l'organisation. Ils peuvent être plus fréquents lorsque les données sont uniquement accessibles sur le site d'exploitation.
Les relations professionnelles
Relations internes
- Chef de groupe
- Directeur d'études
- Chargé d'études
- Manager Responsable de mission
- Directeur-Associé
- Directeur de projet
Relations externes
- Chef de projet client
- Responsable métier clients
- Responsable marketing
- Dirigeants
- Autres Data Scientist
Certifications
Liste des certifications
Hors branche
Proximité(s)/évolution(s) envisageables
La proximité des métiers
Axes de mobilité professionnelle
Sens d'évolution
Sélection de secteur
Numérique
Ingénierie
Études & Conseil
Évènement
Transverses
Autre
Cliquer sur un secteur pour afficher
uniquement les provenances et les
évolutions depuis et vers ce secteur
Cliquer sur les flèches pour accéder à la comparaison des métiers.
Provenances possibles
Evolutions envisageables
Autres provenances
Autres provenances
Provenances lointaines
Provenances lointaines
Provenances moyennes
Provenances moyennes
Proximité forte
Proximité forte
Evolutions moyennes
Evolutions moyennes
Evolutions lointaines
Evolutions lointaines
Autres évolutions
Autres évolutions
Data Scientist
Business - Data analyst
Consultant architecte technique
Data Engineer
Intégrateur logiciels métiers
Data Scientist
Data Scientist
Expert en Intelligence Artificielle
Directeur d'études
Chef de groupe
Directeur clientèle
Ces mobilités sont données à titre indicatif, sans valeur d’obligation pour les entreprises et les salariés qui doivent les adapter à leur situation particulière.
Tendances nationales sur le métier: Data Scientist
970
offres d'emploi sur un an
Données au 31/12/2024
Source : Textkernel, agrégation de sites d'offres d'emploi, traitementKyu à partir des données du ministère du Travail. (cf. page Méthodologie) .Les recrutements faits par les entreprises de la branche pour d’autres secteurs ne sont pas pris en compte
Date de MAJ : 22/05/2025
Mise à jour semestrielle
Source : Textkernel, agrégation de sites d'offres d'emploi, traitementKyu à partir des données du ministère du Travail. (cf. page Méthodologie) .Les recrutements faits par les entreprises de la branche pour d’autres secteurs ne sont pas pris en compte
Date de MAJ : 22/05/2025
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-17.9%
offres d'emploi sur un an
Données au 31/12/2024
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Répartition des offres d'emploi sur le dernier semestre
Aucune donnée
Données au 31/12/2024
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Expérience requise au recrutement
Aucune donnée
Données au 31/12/2024
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Niveau de formation requis au recrutement
Aucune donnée
Données au 31/12/2024
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Types de contrats au recrutement
Aucune donnée
Données au 31/12/2024
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Taille des entreprises qui recrutent
Aucune donnée
Données au 31/12/2024
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Les compétences les plus demandées au recrutement
Aucune donnée
Données au 31/12/2024
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