Les métiers du netSemaine de l'emploi

[#SENFW] Zoom sur un métier d’avenir : Data Scientist

FrenchWeb organise la première semaine de l’Emploi dans le secteur Numérique (#SENFW), du 3 au 9 mars.

Pendant cette semaine spéciale, FrenchWeb propose une série de portraits d’entreprises qui recrutent , une photographie des métiers du numérique, des coups de projecteurs sur différents secteurs d’activités (agences de communication, e-commerce, régies publicitaires, éditeurs de logiciels, entreprise de services du Numérique, acteurs du jeux video, écoles…) et de nombreuses offres d’emploi et de stages partout en France.

Le Big Data est un secteur en forte croissance, et d’après le cabinet Transparency Market Research, il devrait dégager un chiffre d’affaire de 8,9 milliards de dollars en 2014 et serait porté au cours des prochaines années par une croissance annuelle de près de 40%.

C’est dans ce contexte qu’ont émergé des métiers à fort potentiel à l’instar du Data scientist.

Quelles sont les missions du Data Scientist ?

Le poste de Data Scientist peut être interprété comme une évolution du métier de Data Miner.

Le rôle du Data Scientist est d’aider les entreprises à exploiter les forts volumes de données générés sur le web, les réseaux sociaux etc. Ils réussissent ainsi à sortir des indicateurs concrets au service de la direction générale.

Etudes & Compétences requises 

Le Data Scientist doit posséder des compétences spécifiques liées à la maîtrise de :

  • l’exploitation des données  
  • des outils spécifiques au « big data »
  • du web analytics
  • de l’économétrie
  • de la data visualisation 

Il n’existe pour l’instant pas encore de formations spécifiques au métier de Data Scientist, la plupart des acteurs actuels de ce métier sortent néanmoins de grandes écoles d’ingénieurs spécialisées en statistiques, comme l’ENSAE.

A quel salaire peut prétendre un Data scientist ?

Le métier de Data scientist est aujourd’hui très recherché mais peu de profils correspondent réellement au besoin des entreprises, ce qui justifie des fortes rémunérations malgré leur caractère très récent.

Débutant (0-1 an d’expérience) :  50-60 k€
Intermédiaire (2-3 ans d’expériences ):  65-75 k€
Confirmé ( 4 et + années d’expériences : >75 k€

Source : Urban Linker pour IDF

[toggle_item title = »Portrait d’Emmanuelle, CRM Manager chez LeKiosk »]

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Emmanuelle Galou vient d’arriver chez LeKiosk comme CRM Manager. Elle est diplômée de l’ENSAI, l’école de statistiques.

La data, c’est son dada. Emmanuelle Galou, 27 ans, est data-scientist, ou data-analyst. Plus exactement, elle est CRM Manager. Elle travaille sur pleins d’écrans avec « des ligne de codes partout ». C’est elle qui résume le mieux son métier: « J’analyse les données drivées par les utilisateurs. Je les analyse toute la journée, avec des logiciels d’analyse de données très performants ». Elle utilise aussi un outil de routage de campagne e-mailing, qui reste un canal très prisé pour séduire les utilisateurs du Kiosk, son employeur depuis 1 mois. Elle tient à préciser qu’elle ne code pas, certes elle déchiffre les >, les </ et les =//*… Mais le code, c’est pour l’équipe technique, elle, elle fait le pont entre le marketing et la technique. Les données au centre de tout.

LeKiosk, c’est sa deuxième expérience professionnelle. Emmanuelle, diplômée de l’ENSAI, l’école des statistiques qui a pignon sur rue, a commencé sa carrière chez Deezer, où elle est entrée par la porte du stage:  « J’étais passionnée de musique, j’ai soumis ma candidature en stage de fin d’étude chez Deezer , et j’y suis restée 6 ans ». Une aventure qu’elle raconte avec beaucoup de passion, tant l’opportunité à dépassé ses attentes : »J’y suis entrée en 2009, on était 15 personnes. 6 ans après, on était 300  ! J’ai vécu une aventure 100% internationale. J’avais l’impression de changer de métier tous les 6 mois », raconte Emmanuelle, qui avait la charge d’exploiter les données de la base utilisateurs du site de streaming musique.

Une carrière qu’elle a volontairement orienté vers le numérique, sentant sans doute le vent tourner. Ce qui n’était pas forcément le postulat de l’Ecole : « On a essayé de me dissuader d’aller dans une start-up. En général, les ingénieurs se tournent vers l’assurance ou la banque », indique Emmanuelle. Les femmes data-scientist sont, il paraît, plutôt bien payées, Emmanuelle l’explique:  » L’ENSAI est une des rares écoles ou la parité est respectée. Les femmes qui en sortent ont privilégié, par confort, la banque et l’assurance, alors que les hommes sont plus aventuriers. Les niveaux de salaires différents », précise Emmanuelle, qui avoue percevoir entre 40 000 et 60 000 euros de revenus annuels.

Que pense Emmanuelle du « Big Data », ce buzzword ultra galvaudé aujourd’hui ? « Big Data », ça reste flou, et maintenant on dit plutôt « Smart Data. On a dit trop de choses là-dessus, on en a trop parlé, ça a une connotation négative et j’ai l’impression que c’est encore mal compris.  En fait, l’enjeu n’est plus seulement d’identifier les données, c’est de les comprendre, de leur donner de la signification, qui sont aujourd’hui partout, notamment avec l’internet des objets ». Face à ces énormes enjeux que cachent les milliards de données ( 50 Mds d’ici 2020 rien que pour l’internet des objets), l’école d’Emmanuelle a vite identité le potentiel immédiat, et a créé un cursus dédié au Big Data à la rentrée 2013. C’est, semble-t-il, la seule école d’ingénieurs à l’avoir fait.

Quid du métier de data-scientist dans l’ère de l’internet des objets  qui s’ouvre à nous ?  » On ne va pas ré-inventer notre métier, on va consolider notre savoir-faire. Que l’on s’appelle data miner, growth hacker,ou autre,  l’objectif est le même : comprendre les comportements et adapter le meilleur service. Il faut arriver a développer de nouveaux indicateurs, à mieux tracker les comportements. D’ailleurs, Lekiosk a de grosses ambitions, surtout sur le marketing produit », indique Emmanuelle.

Passionné de sport, elle avoue volontiers porter régulièrement son bracelet Jawbone et adore l’application Nike Fuel Band pour mesurer ses performances. La data dans la peau !

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