Data Analyst, Data Scientist ou Data Engineer, quel profil recruter en alternance ?
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En 2025, les métiers de la data s’affirment plus que jamais comme des leviers majeurs de compétitivité et de transformation numérique. La croissance exponentielle des données combinée à l’essor de l’intelligence artificielle générative pousse les entreprises à renforcer leurs compétences internes. La constitution d’équipes data solides n’est plus un luxe, mais une nécessité stratégique.
Pourtant, les talents manquent cruellement, notamment sur les rôles intermédiaires où l’expertise technique doit s’accompagner d’une bonne compréhension des enjeux métier. Dans ce contexte, l’alternance émerge comme une réponse pertinente. Elle permet d’intégrer progressivement des profils techniques, de les former aux outils internes et de fidéliser des talents sur le long terme.
Ce guide présente les trois principaux métiers de la data – Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer – afin d’accompagner les entreprises dans leur choix, en fonction de leurs besoins opérationnels et de leur maturité data.
1. Trois métiers, trois postures : mieux comprendre les rôles
Avant de penser recrutement, il est essentiel de cerner les différences de posture entre ces profils.
Le Data Analyst agit comme un facilitateur de la décision. Son rôle consiste à transformer les données brutes en indicateurs compréhensibles et exploitables par les équipes métier. Grâce à une maîtrise d’outils comme SQL, Excel, Power BI ou Tableau, il conçoit des tableaux de bord, analyse les comportements clients ou mesure la performance d’une campagne marketing. C’est un maillon essentiel pour relier les données aux enjeux business.
Le Data Scientist, de son côté, s’inscrit dans une logique plus exploratoire et prédictive. Il développe des modèles d’apprentissage automatique, capable de détecter des patterns, d’anticiper des comportements ou de formuler des recommandations automatisées. Cela suppose la maîtrise de langages tels que Python ou R, mais aussi une compréhension statistique et algorithmique poussée. Dans un service client, il peut par exemple prédire le churn ; dans une équipe produit, optimiser un moteur de recommandation.
Enfin, le Data Engineer constitue le socle technique de l’écosystème data. Son expertise porte sur l’architecture des flux : il conçoit, automatise et maintient les pipelines de traitement des données, en assurant leur qualité, leur fiabilité et leur disponibilité. C’est un profil clé pour les entreprises qui doivent traiter des volumes importants de données, via des outils comme Spark, Airflow ou les services cloud (AWS, GCP…).
2. Alignement métier : quel profil pour quel besoin ?
Le choix du profil ne dépend pas uniquement de la fiche de poste, mais d’un diagnostic stratégique.
Si votre priorité est de produire des tableaux de bord récurrents, de structurer des reportings pour vos équipes marketing ou commerciales, le Data Analyst est le candidat naturel. Il répondra à des besoins concrets de pilotage, avec un ROI rapide.
Si, en revanche, vos projets nécessitent de modéliser des comportements ou de travailler sur des problématiques complexes comme la détection d’anomalies ou la personnalisation, alors le Data Scientist s’impose. C’est souvent le cas dans les équipes produit ou R&D, où l’expérimentation algorithmique fait partie du cycle de développement.
Pour les entreprises souhaitant fiabiliser leur infrastructure ou mettre à l’échelle leur traitement de données, notamment dans une logique de migration vers le cloud ou de mise en place de monitoring, le Data Engineer devient indispensable. C’est le profil technique qui permet de faire passer un projet data du prototype à l’industrialisation.
3. L’alternance, une réponse agile et performante
L’alternance présente de nombreux avantages dans les métiers de la data, à commencer par sa progressivité. Contrairement à un recrutement en CDI ou en freelance, l’alternance permet une montée en charge calibrée, adaptée à des missions de plus en plus complexes au fil du temps.
Par exemple, un alternant peut débuter en mettant à jour des tableaux de bord ou en automatisant des extractions de données simples. Quelques mois plus tard, il pourra contribuer à la refonte d’un reporting automatisé ou au suivi d’indicateurs en temps réel.
C’est aussi un vivier de profils à la pointe : la majorité des formations intègrent aujourd’hui les frameworks modernes (cloud, ML Ops, visualisation, etc.), ce qui permet aux entreprises d’injecter des compétences actualisées dans leurs projets. Il n’est pas rare qu’un alternant apporte spontanément des outils ou pratiques vus en formation — comme le versioning de modèles avec DVC ou la mise en place de dashboards interactifs avec Streamlit — que l’équipe n’avait pas encore explorés.
4. Focus : intégrer un Data Analyst en alternance
Parmi les trois métiers, celui de Data Analyst est souvent le plus accessible pour un premier recrutement en alternance. Les missions sont bien définies, les outils sont stables, et l’impact est rapidement mesurable.
Un alternant peut ainsi commencer par analyser les ventes hebdomadaires pour identifier les variations saisonnières, puis enrichir progressivement son périmètre avec des études plus poussées : analyse de l’attrition client, création de segments basés sur les comportements d’achat, ou encore mesure de performance de campagnes marketing.
Le succès de l’intégration repose sur quelques leviers simples : des sujets cadrés à court terme, une montée progressive en complexité (ex : analyses de corrélation entre des données produits et des comportements utilisateurs), et une participation active aux réunions métiers. Cela leur permet non seulement de comprendre les enjeux business, mais aussi de valoriser leurs livrables auprès des équipes décisionnelles.
5. Accompagner un Data Scientist en alternance : structurer l’expérimentation
Recruter un Data Scientist en alternance demande davantage de structuration. Ce profil a besoin d’un environnement riche en données, d’un cadre technique solide, et d’un accès à des projets significatifs pour développer des modèles.
Un alternant peut, par exemple, commencer sur un projet d’analyse prédictive des réclamations clients, avec pour mission d’explorer les données textuelles issues des tickets et de tester différentes approches de classification. Pour aller plus loin, il pourra contribuer à un modèle de scoring de leads ou à l’optimisation d’une stratégie de pricing dynamique.
Le rôle du mentor est ici fondamental. Il faut à la fois une vision produit (pour identifier des cas d’usage pertinents, comme la réduction du churn ou la recommandation personnalisée) et une expertise scientifique (pour guider le développement des modèles, l’évaluation des performances et la communication des résultats).
6. Le pari du Data Engineer : gain technique et industrialisation
Tout aussi stratégique, le recrutement d’un Data Engineer en alternance peut transformer une stack technique. Ces profils sont précieux pour faire évoluer les pipelines de données, structurer l’ingestion, ou renforcer la fiabilité des traitements.
Un exemple typique : confier à un alternant la refonte d’un pipeline d’extraction de logs vers un data lake, avec mise en place de tests automatisés et de métriques de suivi. Ou encore, développer un script d’alerting qui détecte les ruptures dans les flux de données critiques.
Pour que l’intégration soit optimale, l’alternant peut être inséré dès le départ dans un binôme DevOps ou DataOps. En lui confiant des modules circonscrits (monitoring, scripts SQL, alerting), il devient opérationnel sur des tâches précises, tout en montant en compétence sur les architectures globales.
Ce type de mission est rarement couvert dans les cursus classiques, mais très formateur. L’entreprise en sort gagnante, avec un profil formé sur ses outils internes, qui comprend ses contraintes techniques, et qui devient souvent un candidat naturel à l’embauche une fois le contrat d’alternance terminé.
Comment passer à l’action ?
Pour tirer le meilleur parti de l’alternance, commencez par identifier vos besoins à court et moyen terme : avez-vous besoin d’analyse, de modélisation, ou d’industrialisation des flux ?
Sur cette base, sélectionnez le profil le plus pertinent, en lien avec les projets à horizon 6-12 mois. Préparez ensuite une feuille de route progressive, avec des livrables concrets à chaque étape, et désignez un référent technique ou métier pour accompagner l’alternant.
Enfin, anticipez les démarches administratives (via votre OPCO) pour maximiser les aides disponibles et simplifier l’intégration.
Conclusion
Choisir de recruter un alternant Data Analyst, Data Scientist ou Data Engineer ne doit rien au hasard. C’est un levier stratégique, à condition de structurer l’accueil, l’encadrement et la montée en compétence.
En investissant dans l’alternance, vous formez des talents sur mesure, capables de répondre à vos enjeux métiers et technologiques. Vous préparez aussi l’avenir de votre équipe data, dans un contexte où ces compétences deviennent décisives pour la compétitivité des organisations.
