Ingénieur / Ingénieure data scientist
Fiche métier : missions, salaire, formation
Compétences clés
- Compétences clés : programmation (Python/R), statistiques et machine learning, manipulation de bases de données, visualisation, déploiement ML (MLOps), communication
- Outils/tech: SQL, Python/R, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Spark, Tableau/Power BI
- Agilité et travail en équipe pluridisciplinaire
Le data scientist conçoit et déploie des modèles et solutions fondés sur les données pour aider les décisions stratégiques. Il collecte, prépare et analyse des données, développe des algorithmes et communique les résultats à des parties prenantes techniques ou non techniques.
Missions principales
- Concevoir et tester des modèles prédictifs (prévision des ventes, churn, détection de fraude).
- Nettoyer et préparer les jeux de données (feature engineering, ingestion, traitement d’streaming).
- Mettre en production des modèles et suivre leur performance (MLOps,Monitoring, dashboards).
Salaire
À titre indicatif : débutant ~4 000 € brut/mois, confirmé ~7 000 € brut/mois. Ces chiffres varient selon secteur, localisation et niveau d’expertise.
Formation et accès au métier
Formation : Bac+5 en informatique, mathématiques, statistique ou data science. Diplômes/relais: Master, Titre RNCP niveau 1 ou équivalent. Alternance et stages renforcent l’employabilité.
Métiers proches
Débouchés et évolution
Débouchés, secteurs: fintech, e-commerce, santé, industrie, télécommunications, services numériques. Évolutions possibles vers lead data scientist, chef de projet data, directeur data, ou poste d’architecte ML avec expérience.
Questions fréquentes
Quel salaire ?
Le salaire varie selon le niveau d’expérience, le secteur et la localisation. À titre indicatif : débutant ~4 000 € brut/mois, confirmé ~7 000 € brut/mois.
Quelle formation ?
Généralement Bac+5 en informatique, statistiques ou data science (Master, Titre RNCP, écoles d’ingénieurs). L’alternance est recommandée.
Quels débouchés ?
Consulting data, banques et assurance, santé, e-commerce, industrie. Évolutions vers lead data scientist, responsable data, ou architecte ML.