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Les data scientists, des profils très courtisés

Les data scientists sont des moutons à cinq pattes. Bons en mathématiques et en statistiques, ils savent aussi coder et parler aux métiers des entreprises. Problème, les formations n'existent que depuis peu, leurs effectifs sont encore réduits alors que tout le monde veut recruter ces spécialistes de la donnée.

Sophy Caulier
par
Publié le: 09 avr. 2015

Le problème avec le Big Data, c'est qu'il ne s'agit pas seulement de grands volumes de données. Les analyses que cette appellation recouvre nécessitent des compétences complexes et surtout complémentaires les unes des autres. Les fameux « data scientists », que tout le monde cherche à recruter, réunissent de solides compétences en mathématiques et en statistiques, alliées à une bonne connaissance de l'informatique, qui leur permet de coder. Ils disposent également d’une connaissance des métiers afin d'échanger avec les directions pour lesquelles ils développeront des applications. « Ils se différencient des data analystes ou data miners en ce qu'ils maîtrisent d'une part les technologies de collecte des données en provenance de sources très hétérogènes comme les réseaux sociaux, les weblogs, les outils métiers, et, d'autre part, les langages comme Python, R ou Spark. En plus d'être bons en maths et en stat », souligne Renaud Finaz de Villaine, directeur marketing du groupe Micropole.

 Une denrée rare

Les grandes écoles (Télécoms ParisTech, Polytechnique, HEC, ENSAE…) ont toutes monté des formations spécialisées en Big Data au cours des deux dernières années, mais il est trop tôt pour évaluer la qualité de ces cursus et les promotions sont très petites. « Il n'y a que 18 élèves dans le Master data scientist Big Data de l'ENSAI cette année et 150 entreprises ont assisté à la présentation de la promotion », précise Renaud Finaz de Villaine.

Tout le monde veut recruter des spécialistes : entreprises de services et cabinets conseil, start-up et grands comptes. Résultat, les data scientists sont très courtisés. Les jeunes ont plusieurs offres avant l'obtention de leur diplôme. Quant aux data scientists en poste, ils sont très sollicités par des chasseurs de tête et sur les réseaux sociaux. Conséquence, les rémunérations affichent une surcote de 20 à 30% sur les salaires habituels.

Des stratégies de recrutement très variée

Pour recruter les bons profils, il faut donc se différencier. Certaines entreprises privilégient les relations « étroites » avec les écoles en participant aux jurys d'examens ou en fournissant des maîtres de conférence. Cela améliore leur notoriété auprès des étudiants et leur donne de la visibilité au moment des recrutements.

D'autres créent des outils ou des événements qui mettent en relation les offres et les demandes. Ainsi, Quantmetry a créé le salon Datajob en 2013, « alors qu'il n'existait pas encore de formation dédiée », précise Jérémy Harroch, Pdg fondateur de Quantmetry. La première édition a rassemblé 800 candidats et 20 sociétés. En 2014, ils étaient 1000 data scientists à proposer leurs services à 30 entreprises. Les chiffres de 2015 seront encore certainement à la hausse. « C'est une vraie valeur ajoutée pour les entreprises quand on sait que le recrutement d'un data scientist junior coûte entre 15 et 20 000 euros », ajoute Jérémy Harroch.

Bluestone, qui emploie aujourd'hui 140 spécialistes des données, a créé datascience.net en partenariat avec les écoles ENSAE et ENSAI. Sur cette plate-forme, les entreprises proposent des challenges aux data scientists et mettent un échantillon de données à leur disposition. Un prix récompense l'équipe ou la personne qui a trouvé le modèle le plus performant. « La plate-forme permet aux spécialistes de la donnée de se confronter aux autres, de progresser et d'innover, mais elle les rend aussi plus visibles aux recruteurs », reconnaît Arnaud Laroche, co-fondateur de Bluestone, qui avoue que sa société a déjà recruté trois personnes parmi les quinze premiers du classement datascience.net.

 

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