Data scientist

Profil Investigateur · ConventionnelDeux mots sur ce qui motive quelqu’un dans ce métier, pas sur son niveau. D’où ça vient

Tension de recrutement: Modérée
Offres: 3 620
Salaire: 2 250 à 3 929 €

Les études qui y mènent

Le métier

Le Data scientist introduit des techniques de Data Science et Intelligence Artificielle pour résoudre des problématiques métier, prendre des décisions et ou automatiser des opérations. Transforme des données brutes en informations exploitables et structure ces données

Développe des algorithmes d'apprentissage selon les besoins des équipes métiers
Coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie

Les études qui y mènent

Notre catalogue de formations couvre le post-bac. Les diplômes qui mènent à ce métier se préparent souvent en lycée professionnel, en CAP ou en école spécialisée : ils n'y sont pas encore, alors que le métier, lui, recrute. Le texte ci-dessous vient du référentiel ONISEP. Voir les autres métiers du secteur industries

Ce métier est accessible avec un niveau Bac + 5 et plus dans les secteurs des mathématiques (modélisation de données), de l'économétrie, de l'intelligence artificielle ou de l'exploitation de données massives (Big Data). Certains postes sont accessibles à des débutants, mais les profils d'au moins trois années d'expérience sont privilégiés afin d'embaucher un profil complet (maîtrise des statistiques et de l'informatique).

Le profil qui va avec

Les deux traits RIASEC dominants de ce métier.

Investigateur
Conventionnel

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Compétences

Animer, coordonner une équipe
Manager la connaissance
Traduire les demandes de l'entreprise en solutions techniques
Animer une démarche agile et innovante
Concevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation)
Conduire des travaux d'études et de recherche
Coordonner des projets d'intelligence économique
Réaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data Science
Adapter les outils de traitement statistique de données
Analyser des données pour prendre des décisions stratégiques
Analyser et traiter l'information à des fins d'anticipation
Assurer le suivi de la qualité des données
Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information
Définir les solutions de stockage et de structuration des données
Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires
Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle