Data Scientist
Data Scientist = le statisticien qui fait parler les données
Le Data Scientist est le spécialiste qui utilise les statistiques et l'apprentissage automatique pour extraire des données des prévisions, des explications ou des décisions automatisées : prévoir la demande, détecter une fraude, estimer le risque qu'un client parte, recommander un produit.
Il formule le problème avec les équipes métier, explore les données, choisit et entraîne un modèle (Python, scikit-learn, PyTorch), puis mesure s'il fait mieux qu'une règle simple. Une partie importante du travail consiste à valider les résultats et à expliquer leurs limites.
Le métier s'est spécialisé. La mise en production et le suivi des modèles reviennent souvent au ML Engineer ou au MLOps Engineer, et l'intégration de LLM existants à l'AI Engineer. Le Data Scientist garde le cœur analytique et statistique : expérimentation, causalité, modélisation sur mesure. Dans la deeptech et l'industrie, il travaille aussi sur des données de capteurs, d'images ou de simulation.
Pourquoi ça compte quand on recrute
Le titre recouvre des profils très différents, du quasi-analyste au chercheur. Précisez si vous attendez des modèles en production, des études ponctuelles ou de la recherche. Le signal fort sur un CV : un modèle mis en production avec un impact mesuré. En entretien, demandez comment il a choisi sa métrique d'évaluation et ce qu'il a fait quand le modèle se dégradait.