recruter un data scientist

Data Scientist, Data Analyst… Depuis peu, ces experts des bases de données, qui ont le talent de décrypter et d’exploiter le big data pour le compte d’entreprises de l’industrie et de la finance, sont très prisés par les recruteurs. Compétences multiples, expertise encore méconnue : difficile de cibler un profil précis. Alors, comment recruter et engager un bon Data Scientist

Au fait, c’est quoi un Data Scientist ? Comment le sourcer ?

Un Data Scientist (ou ‘scientifique des données’) est une personne qui se charge de récupérer, trier, exploiter puis analyser un grand nombre de données informatiques (le fameux big data), pour en tirer des résultats utiles à une entreprise. C’est donc une personne à la fois compétente dans le domaine des statistiques, de l’informatique et des mathématiques. Elle peut aussi être amené à créer des algorithmes ou à modéliser des données pour aider à la prise de décision dans une entreprise.

 

Comment valider la compétence d’un métier qui n’existe que depuis quelques années ?

Le métier de Data Scientist est relativement récent : personne ou presque ne parlait de ce poste il y a dix ans. Pourtant, les Data Scientist sont aujourd’hui très prisés, dans des secteurs d’entreprise très variés,dans l’industrie comme dans le tertiaire. Mais il est encore difficile pour les candidats de justifier d’une expérience significative ou d’un diplôme adéquat. Les parcours universitaires commencent tout juste à s’intéresser à ce type de débouché, et il est compliqué de définir un profil précis du Data Scientist, ses compétences relevant de plusieurs milieux. Il doit impérativement justifier de compétences techniques solides en mathématiques appliquées (algorithmes), en statistique et en informatique (programmation Java et C++, structuration et gestion d’une base de données).

Quelles sont les qualités d’un bon Data Scientist ?

C’est précisément cette pluridisciplinarité qui permet de reconnaître un bon Data Scientist. Ses qualités ? Il doit être curieux, réceptif et sensible à l’actualité : c’est cette ouverture d’esprit qui lui permettra de bien exploiter les données du big data auxquelles il sera confronté. Il faut également prendre en compte la dimension de transmission et de vulgarisation liée à son métier : le Data Scientist a pour but de transmettre une idée de manière simple, efficace et surtout accessible à tous, à partir d’une matière brute qui n’est pas compréhensible par les non initiés. Un candidat trop terre-à-terre, qui n’a pas le sens de la transmission ou de l’écoute n’aurait pas le profil idéal. Il doit être rigoureux, polyvalent, et s’avoir s’adapter pour pouvoir travailler en collaboration avec différents départements de l’entreprise.

Il est important de bien souligner au candidat la responsabilité et l’importance de son poste au sein de la chaîne de prise de décisions. En effet, le Data Scientist a un rôle clef pour une entreprise : c’est lui qui, en justifiant ses propositions avec des données précises auprès des décideurs, peut influencer les orientations de l’entreprise. Insistez également sur le caractère novateur et précurseur de ce type de poste, dont plusieurs entreprises ne sont pas encore dotées. L’analyse de données est un domaine en perpétuelle évolution, et une expérience de ce type ne peut être que bénéfique pour un candidat dans ce secteur.

Où sourcer votre futur Data Scientist ?

Il existe très peu de formations pour ce métier précis. Les Data Scientist auront donc un cursus de type école d’ingénieur, d’informatique ou de statistique appliquée, ou bien un master en mathématiques appliquées ou en data science. Il peut être judicieux de se rapprocher des alumni et réseaux des grandes écoles d’ingénieur (Paris Tech, INP, etc.), mais également auprès de cursus étrangers, et notamment américains. De nombreux analystes financiers se reconvertissent également dans l’analyse de données, dans la mesure où ils justifient d’une expérience solide dans la statistique et l’exploitation de données.

Enfin comme pour toutes les expertises, il existe des communautés d’experts de la donnée. Il est important de s’y rapprocher pour présenter votre entreprise et ses besoins.