Data scientist

Les data scientists entrent généralement dans ce domaine avec une solide formation quantitative, détenant souvent des diplômes en statistiques, mathématiques, informatique ou une science de domaine. Les data scientists juniors nettoient les données, réalisent des analyses exploratoires et développent des modèles prédictifs de base sous la supervision de membres d'équipe seniors.

Les data scientists de niveau intermédiaire cadrent et exécutent de manière autonome des projets d'analyse, construisent des modèles de qualité production, conçoivent des tests A/B et communiquent leurs résultats aux parties prenantes. Ils développent une expertise dans des domaines spécifiques comme les systèmes de recommandation, la détection de fraude ou la segmentation client.

Les data scientists seniors dirigent des initiatives de données stratégiques, définissent le cadre analytique pour leur domaine et encadrent d'autres data scientists. Ils prennent des décisions sur la sélection des modèles, les approches d'ingénierie des caractéristiques et les méthodologies d'évaluation. Ils établissent également des standards de conception d'expériences et de rigueur statistique.

Les data scientists staff et principal pilotent la stratégie de data science pour des domaines de produits entiers ou pour l'organisation. Ils identifient les opportunités à fort impact pour la prise de décision fondée sur les données, construisent des cadres utilisés par d'autres data scientists et influencent la stratégie produit grâce à des enseignements analytiques.

Les transitions de carrière depuis la data science sont variées : ingénierie de machine learning pour ceux qui apprécient les systèmes de production, rôles de research scientist pour ceux qui apprécient l'innovation méthodologique, ou parcours managériaux menant à Head of Data Science ou VP of Analytics.