Guide : quels sont les métiers de la data ?
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Chers recruteurs en quête de talents data : vous êtes au bon endroit si vous cherchez à constituer une équipe de pros de la données capable de propulser votre entreprise vers de nouveaux sommets.
Vous êtes un peu perdu entre les data analysts, les data scientists, les data engineers et tous ces autres jobs aux noms toujours plus abracadabrantesques ?
Il y a de quoi franchement. Pas de panique : nous vous présentons ici, un par un, les différents métiers de la data, leurs compétences et leurs responsabilités en entreprise, et quelques astuces pour vous aider à recruter les meilleurs profils.
Métiers de la data : la liste complète
“Métiers de la data” : de quoi on parle ?
Parler de métiers de la data, c’est parler d’un très (trop) large éventail de métiers liés à l'exploitation et la gestion des données. Ensemble, ces expertises couvrent toute la chaîne de valeur de la data : de la collecte à l'analyse en passant par la modélisation et la mise en œuvre de solutions basées sur les données. Experts techniques, experts métiers et managers : tous sont complémentaires et travaillent main dans la main pour aider à la prise de décision, améliorer les processus et découvrir de nouvelles opportunités.
La liste complète des compétences data à recruter
• Data Analyst
• Data Protection Officer
• Machine Learning Engineer
• Artificial intelligence Engineer
• Data Scientist
• Data Engineer
• Chief Data Officer
• Data Miner
• Data Architect
• Data Manager
• Data Steward
• Data Owner
Et ça ne s’arrête pas là : de nouveaux métiers émergent sans cesse, comme le Data Ethicist, qui veille à l'éthique et à la responsabilité dans l'utilisation des données, et le Data Storyteller, qui transforme les données en récits compréhensibles et engageants pour les non-experts.
Quelles différences entre un data analyst, un data scientist, un data engineer et tous leurs amis ? Le guide complet
Partons ensemble à l’exploration des compétences, missions, salaires et rôles de chaque métier data. Indiana Jones du recrutement, suivez-nous.
→ Veuillez noter que les salaires moyens évoqués dans cet article ne sont qu’une indication, qu’il s’agit du salaire brut annuel, qu’ils varient selon la taille et la localisation des entreprises, et qu’ils évoluent rapidement. Ces estimations datent de début 2023, en France, selon Glassdoor.
Data Analyst : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Data Analyst est le Sherlock Holmes des données. Il explore, interprète et transforme la data en informations exploitables pour les décideurs.
Compétences : maîtrise des outils statistiques, des logiciels de visualisation de données, des langages de programmation et des bases de données.
Missions : collecte, nettoyage, analyse et visualisation de données.
Responsabilités : fournir des informations exploitables et aider à la prise de décision.
Salaire moyen : 42 000€
Data Scientist : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Data Scientist est un expert en statistiques, en modélisation prédictive et en apprentissage automatique, capable de transformer des données brutes en précieuses informations.
Compétences : statistiques, programmation, apprentissage automatique, visualisation de données.
Missions : collecte, nettoyage, exploration, modélisation et interprétation de données.
Responsabilités : découvrir des tendances et des opportunités cachées dans les données.
Salaire moyen : 45 000€
Les formations OpenClassrooms vous aident à former vos collaborateurs aux compétences data incontournables en entreprise. C’est bien sûr le cas pour la Data Science avec un parcours dédié.
Data Engineer : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Data Engineer construit et maintient l'infrastructure de données, permettant aux autres professionnels de la data de travailler avec des données fiables et accessibles.
Compétences : bases de données, programmation, ingénierie logicielle, technologies Big Data.
Missions : conception, développement et maintenance des infrastructures de données.
Responsabilités : garantir la disponibilité, la fiabilité et la performance des systèmes de données.
Salaire moyen : 45 000€
Data Protection Officer : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Ce gardien des données veille à ce que l'entreprise respecte les réglementations en matière de protection des données personnelles.
Compétences : connaissance des lois sur la protection des données, gestion des risques, communication et sensibilisation.
Missions : superviser la conformité aux réglementations, gérer les risques liés aux données et former les salariés.
Responsabilités : assurer la protection des données personnelles et la conformité aux réglementations.
Salaire moyen : 74 000€ par an.
Data Manager : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Data Manager supervise la gestion des données, s'assurant de leur qualité, de leur sécurité et de leur conformité aux réglementations.
Compétences : gestion de projets, bases de données, communication, leadership.
Missions : planification, organisation et supervision des activités liées aux données.
Responsabilités : assurer le bon fonctionnement des processus de gestion des données.
Salaire moyen : 48 000€ par an.
Chief Data Officer : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le CDO est le grand chef de la stratégie data au sein de l'entreprise, garantissant une gouvernance et une utilisation optimale des données.
Compétences : gestion de projets, communication, leadership, compréhension des enjeux métier et technologiques.
Missions : élaboration et mise en œuvre de la stratégie data, gestion des équipes data, pilotage des projets data.
Responsabilités : assurer la gouvernance, la qualité et la valorisation des données dans l'entreprise.
Salaire moyen : 100 000€ par an.
Data Miner : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Data Miner est un expert en fouille de données, capable d'extraire des informations précieuses à partir d'énormes ensembles de données.
Compétences : statistiques, programmation, techniques d'extraction de données, analyse prédictive.
Missions : collecte, exploration, modélisation et interprétation des données.
Responsabilités : découvrir des tendances et des opportunités cachées dans les données.
Salaire moyen : 48 000€ par an.
Data Architect : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Data Architect conçoit et gère l'architecture de données de l'entreprise, s'assurant que les données sont organisées et accessibles.
Compétences : bases de données, ingénierie logicielle, architecture de systèmes, modélisation de données.
Missions : conception, développement et maintenance des architectures de données.
Responsabilités : garantir l'intégrité, la cohérence et l'accessibilité des données.
Salaire moyen : 63 000€ par an.
Data Steward : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Data Steward travaille en étroite collaboration avec les équipes techniques et métiers pour assurer la qualité, l’exactitude et la cohérence des données.
Compétences : gestion des données, connaissance des processus métier, communication, résolution de problèmes.
Missions : maintenance de la qualité des données, mise en place de politiques et de procédures de gouvernance des données.
Responsabilités : garantir la qualité, la conformité et la valeur des données.
Salaire moyen : 43 000€ par an.
Data Owner : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Data Owner prend des décisions stratégiques concernant l'accès, la gouvernance et les objectifs liés à l'utilisation des données.
Compétences : expertise métier, gestion des données, communication, leadership.
Missions : définition des besoins en données, élaboration de stratégies pour répondre à ces besoins et supervision de la mise en œuvre.
Responsabilités : assurer la disponibilité, la qualité et la pertinence des données dans leur domaine.
Salaire moyen : 55 000€ par an.
Machine Learning Engineer : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
Le Machine Learning Engineer est un sorcier des algorithmes d'apprentissage automatique, capable de créer des modèles prédictifs pour résoudre des problèmes complexes.
Compétences : programmation, statistiques, algèbre linéaire, algorithmes d'apprentissage automatique.
Missions : conception, développement et déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Responsabilités : améliorer les processus et les produits grâce à l'apprentissage automatique.
Salaire moyen : 50 000€ par an.
Artificial Intelligence Engineer : Qui êtes-vous ? Que faites-vous ?
L'AI Engineer conçoit, développe et implémente des solutions basées sur l'intelligence artificielle pour automatiser et améliorer les processus métier.
Compétences : programmation, apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision par ordinateur.
Missions : conception, développement et déploiement de systèmes et applications basés sur l'IA.
Responsabilités : innover et résoudre des problèmes complexes grâce à l'intelligence artificielle.
Salaire moyen : 70 000€ par an.
Intégrer la data en entreprise : par où commencer ?
Évidemment, toutes les entreprises n’ont pas besoin de recruter un AI Engineer ou un Data Architect. La constitution d’une équipe data dépend de la taille et des enjeux de l’organisation. Dans tous les cas, le recrutement de profils data qualifiés peut être un véritable casse-tête. Comment jauger le niveau technique d'un candidat ? Par où commencer pour monter une équipe de data analysts ?
Par quel métier commencer ?
Le choix du premier métier data à recruter est stratégique et dépend de vos besoins spécifiques et de votre stratégie. Si vous avez besoin d'analyser et d'interpréter des données pour la prise de décision, un Data Analyst est une bonne option. Si votre entreprise génère des volumes importants de données et que vous souhaitez en tirer des insights plus approfondis, un Data Scientist ou un Data Engineer pourrait être plus adapté. Gardez en tête que le moutons à cinq pattes n’existe pas ! Pensez à l'impact que chaque profil peut avoir sur votre organisation et aux compétences qui vous manquent pour atteindre vos objectifs.
La taille de votre entreprise peut aussi influencer le profil à recruter en priorité :
TPE : Le recrutement d'un profil data peut sembler moins évident étant donné les ressources limitées. Un profil hybride, avec des compétences marketing et data pourrait être un choix judicieux.
PME : Vous n’avez sans doute pas besoin d'une équipe complète de data scientists. Un Data Analyst capable de recueillir, de traiter et d'analyser les données existantes pour en tirer des informations utiles à la prise de décision, peut être un bon début.
Grandes Entreprises : C’est évidemment plus complexe et vous pouvez vous permettre de recruter des compétences plus diverses pour constituer une équipe data complète avec, a minima, des Data Analysts et des Data Engineers.
Comment recruter le meilleur profil ?
Le recrutement de profils data nécessite une approche spécifique pour évaluer les compétences techniques et métier des candidats. Voici quelques conseils pour vous aider à recruter les meilleurs profils data :
Définissez clairement les compétences et les responsabilités du poste et n’hésitez pas à faire appel à des experts du domaine pour vous aider à évaluer les compétences des candidats.
Utilisez des exercices pratiques pour évaluer les compétences techniques. Cela vous permettra de vérifier si les candidats maîtrisent les outils, les langages de programmation et les méthodes d'analyse qu'ils prétendent connaître.
Examinez les compétences métier : les professionnels de la data doivent comprendre les enjeux métier pour pouvoir exploiter les données de manière efficace. Lors des entretiens, posez des questions sur les expériences passées des candidats et les défis métier qu'ils ont relevés.
Ne négligez pas les compétences humaines (les fameuses soft skills). Les professionnels de la data doivent être capables de travailler en équipe et de communiquer leurs résultats de manière claire et convaincante. Prêtez attention à la façon dont les candidats interagissent avec vous et avec les autres membres de l'équipe.
Recruter un alternant, une bonne idée ?
L'alternance peut être une excellente solution face aux difficultés de recrutement, surtout dans la data. Un jeune alternant, motivé et en formation, pourra mettre en pratique ses connaissances, apporter un regard neuf sur l'entreprise et s'immerger dans sa culture et ses valeurs. De plus, l'alternance peut être un tremplin pour recruter de futurs talents à long terme.
Vous voilà désormais armés de précieuses connaissances sur les métiers de la data. Comme vous le savez déjà, ces compétences sont incontournables pour exploiter efficacement les données et rester compétitif dans un monde toujours plus axé sur la data. Alors, suivez nos conseils pour construire une équipe data solide et performante. N'oubliez pas que chaque profil apporte sa valeur ajoutée à l'ensemble.
