#Spécial Auto-MRH - Data scientist : l'homme qui fait parler les données

#Spécial Auto-MRH - Data scientist : l'homme qui fait parler les données

C’est l’un des nouveaux métiers numériques de l’assurance. Aujourd’hui très recherché sur le marché de l’emploi, le data scientist valorise les bases d’informations détenues par les entreprises.

Avec sa population de trentenaires et ses espaces ouverts, le Data innovation lab d’Axa, situé à Suresnes, ressemble à première vue à une start-up. Ce centre dédié aux technologies et à la R&D est pourtant considéré aujourd’hui comme l’un des lieux stratégiques de l’assureur français. C’est ici qu’évoluent une partie des acteurs de la transformation digitale du groupe : les data scientists.

Christophe Bourguignat, 38 ans, est l’un de ces experts en gestion et analyse de megadonnées employés par Axa. Sa mission : exploi­ter l’exhaustivité des informations détenues par l’entreprise afin de pouvoir lui fournir ensuite des indicateurs concrets. « Contrairement à l’idée reçue, un data scientist ne passe pas tout son temps derrière un écran d’ordinateur à développer des lignes de code. Il doit aussi rencontrer les différents services de l’entreprise pour identifier quelles sont leurs problématiques business liées au big data », précise-t-il.

Une reconversion réussie

Issu des télécoms –  secteur où il a travaillé pendant 15 ans – cet ingénieur de formation n’avait pourtant pas, a priori, le profil de l’emploi. « Il faut bien voir que les premières promotions de data scientists commencent seulement à arriver sur le marché. Cela signifie que les personnes recrutées jusqu’à présent ont dû se former par leurs propres moyens », indique-t-il.

Lorsqu’il se reconvertit il y a deux ans, Christophe Bourguignat se rend compte qu’il dispose déjà, de par son parcours professionnel, d’une majorité des qualités requises pour aborder cette fonction numérique. à savoir la maîtri­se des technologies et des outils informatiques relatifs aux bases de données, ainsi que des aptitudes en communication et marketing. Seules lui manquent des compétences en conception et mise en œuvre d’algorithmes, qu’il apprend au travers d’un Mooc* (formation en ligne ouver­te à une large population).

Reste la question de la pratique. Une compétence indispensable aux recruteurs et difficile à mettre en avant par les candidats, le métier de data scientist étant trop récent. « Afin de mieux appréhender la matière, j’ai participé aux concours de data science proposés par le site de référence, baptisé Kaggle. C’est le meilleur moyen de se confronter à de nombreux champs d’application et de faire ses preuves face à d’autres développeurs », explique celui qui finit par atteindre la place de 133e mon­dial sur cette plateforme en ligne dédiée au big data qui compte 300 000 inscrits.

Rare sont donc les profils sur le marché qui peuvent s’enorgueillir d’avoir les compétences et l’expérience requises pour exercer ce métier. Si bien que lorsqu’un candidat répond aux attentes du poste, les entreprises sont prêtes à mettre le prix (voir ci-dessus).

Considéré aujourd’hui comme un pionnier de cette profession, Christophe Bourguignat ne se repose pas pour autant sur ces lauriers. Chaque jour, il veille à se tenir au courant, au travers des réseaux sociaux, des dernières avancées sur les technologies de l’information (IT) réalisées à travers le monde : «Data scientist est un métier encore jeune, mais dans lequel on peut vite être dépassé».

* Massive open on line Course

Data scientist

  • Les missions

Récupérer des données massives (big data), puis les analyser afin d’en tirer une valeur ajoutée pour l’entreprise.

  • Le profil

A la fois statisticien, mathématicien et informaticien, le data scientist doit également être doté d’un esprit créatif et doué en communication.

Entre 50 K€ et 60 K€

Le salaire annuel que peut espérer gagner un data scientist débutant, selon une étude menée par le cabinet Urban Linker.

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