Comment recruter un Data Scientist ?

La fiche de poste pour un Data Scientist formalise les missions et les activités à confier à ce poste stratégique. Bien que non obligatoire, elle permet de cadrer les attentes et d’offrir une vision claire des compétences et qualités requises.

Ce document doit détailler les missions principales, tout en évoquant les méthodes de travail, les processus et les valeurs propres à l’entreprise. Elle est un outil de gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEC), permettant à l’entreprise de cadrer de façon précise l’ampleur et l’importance du poste au sein de la structure. Elle facilite également la démarche de recrutement en identifiant le profil candidat adapté.

La collecte de données implique la recherche et l’organisation de données provenant de diverses sources telles que des bases de données, des sites web, des réseaux sociaux, des appareils connectés, des fichiers CSV… Ces données peuvent être de différentes natures : des données structurées, semi-structurées ou non structurées, des données textuelles, des données numériques… Un traitement adapté est nécessaire pour chacune d’entre elles.

Une fois les données collectées, le Data Scientist doit les structurer en vue de leur analyse. Cela implique de nettoyer les données, de les normaliser, de les formater, de les transformer et de les agréger. Cette étape est essentielle pour garantir la qualité des données et leur intégrité.

Pour accomplir cette mission, le Data Scientist doit être capable de maîtriser les outils et techniques de collecte de données, tels que les APIs, les langages de programmation, les outils d’ETL (Extract Transform Load), les outils de web scraping… Il doit également avoir une connaissance solide des systèmes de gestion de base de données (SGBD) pour pouvoir stocker, organiser et accéder efficacement aux données collectées.

Le Data Scientist étudie les données collectées pour extraire des informations pertinentes et utiles. Il analyse les données à partir d’outils statistiques et mathématiques pour identifier des tendances, des modèles ou des corrélations qui peuvent aider l’entreprise à prendre des décisions stratégiques.

Le Data Scientist doit être capable de comprendre la signification des données qu’il analyse et de communiquer clairement ses résultats à ses collègues et supérieurs. Il doit également être en mesure de déterminer quelles données sont pertinentes pour une analyse approfondie et comment les rassembler et les préparer pour l’analyse.

La capacité à identifier des tendances dans les données est essentielle pour aider les entreprises à prévoir l’avenir et à prendre des décisions éclairées en conséquence. C’est pourquoi le Data Scientist doit être en mesure de faire des prévisions précises en utilisant des méthodes d’analyse statistique avancée telles que les modèles de régression et les analyses de série chronologique.

Le Data Scientist doit être en mesure de concevoir et de développer des algorithmes pour résoudre des problèmes spécifiques liés aux données. Cela implique l’utilisation de techniques d’intelligence artificielle et de machine learning pour améliorer la précision des résultats obtenus. Le Data Scientist doit être capable de comprendre les différentes méthodes de choisir celle qui convient le mieux à la tâche à accomplir.

Il doit également être capable de collecter les données nécessaires pour entraîner les algorithmes et les préparer pour le traitement. Ensuite, il doit mettre en place des tests pour évaluer la performance de l’algorithme et l’améliorer en fonction des résultats.

En utilisant les données collectées et analysées, le Data Scientist doit être capable de créer des modèles qui permettent de prédire des événements futurs, de détecter des tendances et de mieux anticiper les besoins des clients. Le Data Scientist donne ainsi une valeur ajoutée aux données collectées en les transformant en informations exploitables pour l’entreprise.

Pour élaborer ces modèles, le Data Scientist doit utiliser des techniques avancées de statistiques, le machine learning et s’appuyer sur des algorithmes capables de traiter de grandes quantités de données. Une fois le modèle élaboré, il doit le tester et l’ajuster en fonction des résultats obtenus. Ce qui implique de réaliser des simulations et des prévisions pour évaluer la fiabilité du modèle.

Une fois que les données ont été collectées, analysées et traitées, il est important de les présenter de manière claire et synthétique aux décideurs de l’entreprise afin d’orienter leur prise de décision. Le Data Scientist doit donc être capable de créer des tableaux de bord personnalisés qui permettent de visualiser les résultats de manière efficace. Ces tableaux de bord peuvent prendre la forme de graphiques, tableaux, diagrammes, cartes…

Pour créer ces tableaux de bord, le Data Scientist utilise des outils spécialisés de visualisation de données, tels que Tableau, Power BI, ou encore D3.js. Il doit également être capable de créer des rapports automatisés qui permettent de suivre l’évolution des indicateurs clés de performance de l’entreprise.

Le Data Scientist mène une veille permanente sur les avancées technologiques en matière d’analyse de données, que ce soit en termes de méthodologies d’analyse, d’outils de traitement de données ou encore de nouvelles technologies d’intelligence artificielle et de machine learning.

Pour ce faire, le Data Scientist participe à des conférences, des formations et des événements spécialisés pour se tenir à jour sur les dernières innovations. Il peut également suivre les blogs, les forums et les réseaux sociaux spécialisés pour échanger avec d’autres experts de son domaine et découvrir de nouvelles idées.

La mission de veille technologique permet au Data Scientist de rester à la pointe de son domaine et de proposer les meilleures solutions d’analyse de données pour répondre aux besoins de l’entreprise. Elle permet également de maintenir une culture de l’innovation au sein de l’entreprise.

La rédaction de l’offre d’emploi pour un poste de Data Scientist est cruciale pour attirer les meilleurs talents et trouver le profil idéal. Après avoir présenté succinctement l’entreprise, on met en évidence les avantages à travailler pour l’entreprise. Les opportunités de développement professionnel, les avantages sociaux, la rémunération, ou encore la flexibilité du travail sont autant de critères décisifs pour attirer les meilleurs candidats et les retenir à long terme.

Ensuite, on précise d’abord généralement les missions principales du poste, qui consistent entre autres en la collecte, le traitement et l’analyse de données. Il est alors important de souligner avec quels collaborateurs le Data Scientist est amené à travailler pour mener à bien ses tâches. Que ce soit avec les ingénieurs, les chefs de projets, ou les équipes marketing, il doit être capable de communiquer efficacement avec eux et de traduire des problèmes complexes en termes simples.

Logiquement, il est également essentiel de mentionner les compétences techniques nécessaires pour le poste. Le Data Scientist doit maîtriser des langages de programmation tels que Python, R ou SQL, ainsi que des outils de visualisation de données tels que Tableau ou Power BI. De plus, la mention des qualités personnelles attendues est indispensable. Un Data Scientist doit être rigoureux, curieux, autonome et doter d’un esprit d’analyse affiné.

Pour vous soutenir dans votre démarche, Tridan a développé un modèle d’offre d’emploi personnalisé pour le recrutement de votre Data Scientist. Ce document peut vous servir de base pour élaborer votre propre offre.

Pour attirer les meilleurs candidats pour le poste de Data Scientist, la première étape consiste à identifier les bonnes plateformes de recrutement. Dans le domaine, les jobboards tels que Indeed, Monster ou Glassdoor offrent une grande visibilité et touchent un public très large. En outre, les plateformes payantes et spécialisées comme Welcome to the Jungle sont également des options à envisager pour toucher plus aisément une audience plus spécifique. Cependant, les réseaux sociaux professionnels ne sont pas à négliger, avec LinkedIn et Viadeo qui s’avèrent très populaires auprès des professionnels de la Data Science.

Il est également possible de diffuser tout simplement l’offre d’emploi en interne, en utilisant les canaux de communication de l’entreprise, tels que les tableaux d’affichage, les bulletins d’information ou encore les intranets. Les cabinets de recrutement spécialisés dans le domaine de la data science sont également des partenaires de choix pour trouver rapidement des candidats qualifiés.

Pour réussir la diffusion d’une offre d’emploi de Data Scientist, les canaux doivent être adaptés à la fois à votre budget et à votre cible. Le guide de diffusion d’offres d’emploi proposé par Tridan vous apportera de nombreuses précisions quant aux plateformes les plus pertinentes pour toucher les candidats qui correspondent le mieux à votre recherche. En couplant une bonne offre d’emploi avec des canaux de diffusion appropriés, vous êtes sûr de trouver le Data Scientist compétent que vous recherchez.

Le métier de Data Scientist requiert des compétences techniques pointues en constante évolution. Dans ce contexte, le test Tridan+ Data Scientist s’avère être une solution efficace, puisqu’elle évalue précisément les compétences techniques des candidats en matière de Data Science.

Selon une étude menée par le cabinet Robert Walters, près de 50 % des recrutements dans les métiers du digital en France se soldent par un échec. Cela suggère que les entreprises ont besoin d’être plus rigoureuses et précises dans leur processus de recrutement pour éviter des erreurs coûteuses.

En faisant passer le test Tridan+ Data Scientist dans le cadre d’un recrutement, les entreprises réduisent considérablement les risques de recrutement d’un candidat non qualifié pour le poste. Ce qui permet de gagner du temps et de l’argent en éliminant les candidats ne répondant pas aux exigences du poste.

Le test Tridan+ Data Scientist est un outil décisionnel incontournable pour le recrutement des métiers du digital. Il permet d’évaluer les compétences opérationnelles et techniques d’un candidat en Data Science. Ce test évalue les 6 champs de compétences suivants :

• Base de données
• Programmation
• Data Vizualisation & Data Storytelling
• Machine Learning
• Statistiques “Classiques”
• Traitement de données, ETL

Pour le recrutement d’un Data Scientist, vous pouvez évaluer le candidat sur l’ensemble des compétences ci-dessus, mais vous pouvez également viser des compétences spécifiques afin de se concentrer sur les aspects du métier qui vous intéressent. Pour ce faire, créez un test personnalisé sur l’application Tridan.

L’entretien d’embauche permet d’évaluer l’adéquation du profil du candidat avec les exigences du poste de Data Scientist. Il permet également d’apprécier ses compétences techniques, sa capacité à résoudre des problèmes complexes, sa curiosité intellectuelle et sa capacité à communiquer ses résultats.

Afin de structurer au mieux l’entretien et de s’assurer de ne pas passer à côté d’informations importantes, il est conseillé pour le recruteur de se doter d’une fiche d’entretien spécifique au poste de Data Scientist. Cette fiche servira de guide tout au long de l’entretien puisque abordant tous les sujets nécessaires de manière ordonnée et complète, de prendre des notes et de comparer facilement les différentes candidatures.

D’après une enquête réalisée par CareerBuilder, les entreprises ayant des fiches d’entretien formelles sont deux fois plus susceptibles de dire que leur processus de recrutement est efficace que celles qui n’en ont pas.

Pour faciliter la tâche du recruteur, notre équipe a conçu une fiche d’entretien spécifique pour le recrutement de Data Scientist. Ce document est adapté aux spécificités de ce métier et comprend notamment des questions portant sur les hard skills et sa compréhension de la problématique de l’entreprise.