Data Scientist

Data & IA

Le Data Scientist développe des modèles de Machine Learning pour résoudre des problèmes métier : prédiction, segmentation, recommandation.

🏠 Remote friendly🔥 Très demandé

Le métier de Data Scientist en détail

Le métier de Data Scientist s'inscrit dans le domaine Data & IA. Le Data Scientist développe des modèles de Machine Learning pour résoudre des problèmes métier : prédiction, segmentation, recommandation.

Les compétences clés recherchées pour ce poste incluent Python, Machine Learning (Scikit-learn), Deep Learning (PyTorch), SQL, ainsi que Statistiques avancées, Data visualization. Au-delà de la technique, les recruteurs valorisent des qualités humaines comme Curiosité scientifique, Rigueur, Vulgarisation, Créativité.

En termes de rémunération, un Data Scientist peut espérer entre 35k€ en début de carrière et 80k€ brut annuel pour un profil senior, avec des variations de +10 à 15% en Île-de-France. La demande pour ce profil est très forte sur le marché français, ce qui offre un excellent pouvoir de négociation salariale et de nombreuses opportunités.

Une expérience préalable dans le domaine data & ia est généralement attendue pour accéder à ce poste. Le télétravail est largement pratiqué, offrant une flexibilité appréciable pour l'équilibre vie pro / vie perso.

Pour renforcer votre profil, des certifications comme AWS MLS, GCP ML, TF Cert sont un vrai plus et constituent un différenciateur apprécié des recruteurs.

Pour maximiser vos chances de réussite, un accompagnement personnalisé avec un mentor expert de 6-9 mois est recommandé. Mentora IT vous met en relation avec des professionnels en activité qui vous guident dans votre parcours de reconversion ou d'évolution de carrière.

Missions principales

  • Développer des modèles ML
  • Explorer et préparer les données
  • Évaluer les performances
  • Communiquer les résultats
  • Veille sur les nouvelles techniques

Compétences techniques

Python Machine Learning (Scikit-learn) Deep Learning (PyTorch) SQL Statistiques avancées Data visualization

Qualités recherchées

Curiosité scientifique Rigueur Vulgarisation Créativité

Outils du quotidien

Python Jupyter Scikit-learn TensorFlow/PyTorch Git

Ce qu'on attend de vous

📚

Accessibilité reconversion

Expérience souhaitée

🌍

Anglais

Courant/Bilingue

Rythme de travail

Modéré

🏢

Environnement

Hybride ou Full remote

Indicateurs clés

Demande sur le marché Très forte
Possibilité télétravail Élevée
Niveau technique requis Avancé
Accessibilité reconversion Nécessite préparation

Données officielles France Travail

Source : France Travail / ROME 4.0 — Code M1403
213
offres actives
80%
en CDI
I/C
profil RIASEC
transition numérique
Accès à l'emploi : Cet emploi est accessible avec une formation de niveau Bac +5 en sciences des données, économie ou statistiques. Un Doctorat en économie peut offrir des perspectives avancées.

Compétences clés (France Travail)

Communiquer les résultats des études aux parties prenantes Coordonner le déroulement d'une étude Analyser des données socioéconomiques Assister une structure dans l'interprétation et l'analyse d'une étude Collecter des données statistiques Réaliser un modèle de prévision

🚀 Compétences émergentes

Intelligence artificielle Faciliter l'intégration de solutions d'intelligence artificielle dans les projets existants Outils de datavisualisation

📚 Savoirs techniques

Logiciels de gestion de base de données Utilisation de logiciels statistiques Normes rédactionnelles Socio-économie Economie Modélisation économique Méthodes de prospective Intelligence économique

Accompagnement Mentora

👨‍🏫
Durée conseillée
6-9 mois
avec un mentor expert du métier

Grille de salaires (France)

Junior (0-2 ans)
35k - 40k€
brut annuel
Senior (8+ ans)
68k - 80k€
brut annuel

Certifications recommandées

AWS Machine Learning Specialty
Amazon Web Services
Conception et déploiement de modèles ML sur AWS. SageMaker, feature engineering, MLOps.
180 min 300€ ★★★★☆ Éligible CPF En ligne
NiveauSpécialité
Durée examen180 min
Validité3 ans
Préparation12-16 sem
Prix300€
Difficulté★★★★☆
PrérequisAWS SAA
✅ Éligible CPF 🏠 Passage à distance 🌍 Reconnue à l'international
📜
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Google Cloud
ML/AI sur GCP. Vertex AI, TensorFlow, AutoML.
120 min 200€ ★★★★☆ En ligne
NiveauProfessionnel
Durée examen120 min
Validité2 ans
Préparation10-16 sem
Prix200€
Difficulté★★★★☆
PrérequisGCP ACE
❌ Non éligible CPF 🏠 Passage à distance 🌍 Reconnue à l'international
📜
TensorFlow Developer Certificate
Google
Maîtrise de TensorFlow pour le deep learning. Classification, régression, vision par ordinateur.
300 min 100€ ★★★☆☆ En ligne
NiveauAssocié
Durée examen300 min
Validité3 ans
Préparation8-12 sem
Prix100€
Difficulté★★★☆☆
❌ Non éligible CPF 🏠 Passage à distance 🌍 Reconnue à l'international

Évolutions de carrière

Data Scientist confirmé
Déploie les modèles ML en production
Encadre l'équipe Data Science

Questions fréquentes

Le salaire d'un Data Scientist en France dépend principalement de l'expérience, de la localisation et du type d'entreprise (startup, ESN, grand groupe).

  • Junior (0-2 ans) : 35k€ à 40k€ brut annuel
  • Confirmé (3-7 ans) : 42k€ à 68k€ brut annuel
  • Senior (8+ ans) : 68k€ à 80k€ brut annuel

Ces fourchettes peuvent varier de +10 à 15% en Île-de-France par rapport aux régions. Les freelances peuvent facturer entre 228€ et 433€/jour (TJM). La forte demande sur ce profil tire les salaires vers le haut.

Pour exercer en tant que Data Scientist, vous devez maîtriser un ensemble de compétences techniques et humaines.

Compétences techniques :

  • Python
  • Machine Learning (Scikit-learn)
  • Deep Learning (PyTorch)
  • SQL
  • Statistiques avancées
  • Data visualization

Qualités humaines (soft skills) :

  • Curiosité scientifique
  • Rigueur
  • Vulgarisation
  • Créativité

Outils utilisés au quotidien : Python, Jupyter, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch, Git.

Ce métier nécessite généralement une expérience préalable dans le domaine Data & IA.

Parcours recommandé :

  1. Bac+5 maths/stats/informatique
  2. Maîtriser Python et ML
  3. Bases solides en stats
  4. Compétitions Kaggle
  5. Projets end-to-end

Un accompagnement personnalisé avec un mentor expert de 6-9 mois est recommandé pour structurer votre transition, éviter les erreurs courantes et accélérer votre montée en compétences.

Passer une certification reconnue comme AWS MLS renforce considérablement votre crédibilité auprès des recruteurs.

Oui, le télétravail est largement pratiqué pour le métier de Data Scientist. De nombreuses entreprises proposent du full remote ou du mode hybride (2-3 jours/semaine à distance).

C'est un avantage majeur de ce métier : vous pouvez travailler depuis n'importe où en France, voire à l'international pour certaines entreprises. Les outils collaboratifs (Slack, Teams, Jira, etc.) permettent un travail à distance efficace.

Environnement typique : Hybride ou Full remote.

Voici les certifications les plus valorisées pour un Data Scientist :

  • AWS Machine Learning Specialty (Amazon Web Services) — Conception et déploiement de modèles ML sur AWS. SageMaker, feature engineering, MLOps. 300€, éligible CPF
  • Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (Google Cloud) — ML/AI sur GCP. Vertex AI, TensorFlow, AutoML. 200€
  • TensorFlow Developer Certificate (Google) — Maîtrise de TensorFlow pour le deep learning. Classification, régression, vision par ordinateur. 100€

Ces certifications ne sont pas obligatoires mais constituent un vrai différenciateur sur le marché de l'emploi, particulièrement pour les profils en reconversion.

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