Le rôle d'un Chef Data Scientist implique de diriger et de superviser les initiatives analytiques et de science des données au sein d'une organisation. Voici un aperçu détaillé de ce que ce rôle implique :
Responsabilités :
- Leadership stratégique : Définir la vision stratégique et les objectifs à long terme de l'équipe de data science, en alignant les initiatives avec les objectifs commerciaux de l'organisation.
- Gestion d'équipe : Recruter, former et diriger une équipe de Data Scientists talentueux, en fournissant des orientations, des ressources et des opportunités de développement professionnel.
- Planification de projets : Élaborer des plans de projet détaillés pour les initiatives analytiques, en définissant les objectifs, les échéanciers, les ressources nécessaires et les indicateurs de performance clés (KPI).
- Conception de modèles : Concevoir et développer des modèles analytiques et des algorithmes avancés pour résoudre des problèmes commerciaux complexes, en utilisant des techniques telles que l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive, etc.
- Validation des modèles : Superviser le processus de validation des modèles, en évaluant la précision, la robustesse et la généralisabilité des modèles développés.
- Intégration des modèles : Collaborer avec les équipes informatiques pour intégrer les modèles développés dans les systèmes d'entreprise et assurer leur déploiement réussi.
- Collaboration interfonctionnelle : Travailler en étroite collaboration avec les équipes métier, les équipes informatiques et les autres parties prenantes pour comprendre les besoins commerciaux et fournir des solutions analytiques adaptées.
- Gestion des données : Superviser la collecte, le nettoyage et la préparation des données pour l'analyse, en garantissant la qualité et l'intégrité des données.
- Recherche et développement : Surveiller les tendances et les avancées en matière de science des données et d'analytique, et diriger la recherche et le développement de nouvelles méthodologies et techniques.
Compétences requises :
- Expertise en science des données : Solides compétences en science des données, y compris la modélisation statistique, l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive, etc.
- Compétences en leadership : Capacité à diriger et à motiver une équipe multidisciplinaire pour atteindre les objectifs commerciaux et techniques.
- Compétences en gestion de projet : Expérience dans la gestion de projets analytiques, y compris la planification, l'exécution et le suivi.
- Compétences en communication : Excellentes compétences en communication pour présenter des résultats complexes de manière claire et compréhensible aux parties prenantes à tous les niveaux de l'organisation.
- Compétences en programmation : Maîtrise des langages de programmation couramment utilisés en science des données, tels que Python, R, SQL, etc.
Tâches quotidiennes :
- Diriger et superviser les initiatives analytiques et de science des données.
- Gérer une équipe de data scientists, en fournissant des orientations, des ressources et des opportunités de développement.
- Élaborer des plans de projet détaillés pour les initiatives analytiques, en définissant les objectifs, les échéanciers et les ressources nécessaires.
- Concevoir et développer des modèles analytiques et des algorithmes avancés pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.
- Collaborer avec les équipes informatiques pour intégrer les modèles développés dans les systèmes d'entreprise.
- Surveiller les tendances en matière de science des données et diriger la recherche et le développement de nouvelles méthodologies et techniques.
Aspect financier :
Le salaire pour un junior est d’environ 60 000€ à 90 000€ par an.
Et pour un senior le salaire est d’environ 100 000€ à 200 000€ par an.
Pour gagner en expérience, il est évidemment essentiel de réaliser plusieurs stages pendant le cycle de formation mais si possible de réaliser aussi un contrat en alternance.
Études :
Un diplôme d'études supérieures (master ou doctorat) en informatique, en statistiques, en science des données ou dans un domaine connexe est souvent requis pour accéder à un poste de Chef Data Scientist. Les candidats doivent démontrer une expertise avancée dans les domaines de l'analyse de données, de l'apprentissage automatique, de l'analyse prédictive et des techniques d'exploration de données. Une expérience significative dans des rôles de Data Scientist ou d'analyste de données est généralement nécessaire pour atteindre un poste de chef d'équipe ou de gestionnaire dans ce domaine.
En résumé, un Chef Data Scientist joue un rôle crucial dans la direction et la supervision des initiatives analytiques et de science des données au sein d'une organisation, en fournissant des insights et des solutions qui contribuent à la réalisation des objectifs commerciaux de l'entreprise.
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