Le salaire du Data Scientist (ML, IA, NLP, DL…)

Résultats de l'étude salaire mis à jour le mardi 03 décembre 2024 et commentés par Antoine Barck, Dorian Faye.

Le salaire détaillé du Data Scientist

Notre définition du poste de Data Scientist

Élu job le plus sexy du 21e siècle par le Harvard Business Review, le data scientist a pour mission d’aider l’entreprise à prendre des décisions à partir des données. C’est la rencontre de compétences mathématiques (souvent diplômé d’une école d’ingénieur ou d’un PhD) et du code. On dit souvent : le data scientist code mieux qu’un mathématicien et est plus matheux qu’un développeur.

Il est en charge de la collecte et du traitement de l’information, en allant plus loin qu’un Data Analyst, son rôle sera de faire parler les données et de les mettre à disposition des différents membres de la société.

On retrouve aujourd’hui des Data Scientists dans tous les secteurs d’activités de nos entreprises : Finance, IoT, Agriculture, Écologie, Énergie, Assurance, etc

Ses compétences techniques sont utiles dans tous les corps de métier, très demandeurs d’informations et d’analyses pour répondre au mieux aux enjeux qui sont les leurs.

Pouvoir prévoir, et interpréter ses données constitue un formidable levier de croissance, et le Data Scientist joue un rôle primordial dans la création de ces indicateurs. C’est grâce à son travail, et à la pertinence de ses choix qu’il peut construire des modèles de prédiction robuste.

Les technologies les plus demandées sont Python, R, Tensorflow, Scikit Learn et Spark, Keras, Tableau, ou PowerBI.

En 2022, plus de 10 000 profils Linkedin se présentent comme “Data Scientist” en France.

En 2023, plus de 11 200 profils Linkedin se présentent comme “Data Scientist” en France.

Les fonctions les plus constatées sur Linkedin après le poste :

• Data Scientist Senior
• Lead Data Scientist
• Head of Data

Mon avis de chasseur de tête pour bien choisir un poste de Data Scientist

Les possibilités sont multiples. Le but est de savoir ce que tu recherches :

Tu veux travailler sur plusieurs projets différents ? Alors choisis les entreprises de conseil.

Tu veux te spécialiser dans le big data ? Alors choisis les grands groupes, les entreprises ayant placé le big data au coeur de leur business, ou bien les sites de e-commerce ou marketplace.

Ta passion c’est l’intelligence artificielle ? De plus en plus d’entreprises se développent dans les domaines du machine learning et deep learning. Les perspectives d’avenir dans ce secteur sont belles.

Mon conseil pour optimiser ta rémunération :

Les secteurs qui rémunèrent le mieux sont ceux de la banque et de la finance. Les tops start-ups ayant levé beaucoup de fonds peuvent également très bien rémunérer.

Cependant, pour un data scientist junior il est possible de gagner en expérience sur des problématiques innovantes de la data science (machine learning, deep learning) afin de devenir expert. Même si les premières rémunérations seront potentiellement moins importantes que dans d’autres secteurs, le fait de se former pour devenir expert au bout de 3 ans permet permet à termes de se vendre mieux et donc de négocier des packages plus importants.

Voici quelques conseils :

• Évalue ta valeur sur le marché : Avant tout, tu dois comprendre ce que vaut ton profil sur le marché. Utilise des sites tels que notre étude de salaires pour avoir une idée des salaires moyens pour des postes similaires à ton expérience et à tes compétences.
• Montre ton impact : Les employeurs paient pour la valeur que tu apportes. Si tu peux démontrer comment tu as directement contribué à la croissance, aux bénéfices ou à l’efficacité de ton précédent employeur, cela renforce ton argumentaire pour une rémunération plus élevée.
• Continue à te former : Les compétences spécialisées, les certifications et la formation continue peuvent augmenter ta valeur sur le marché. Pense à investir en toi-même régulièrement.
• Soigne ton branding personnel : Ton réseau professionnel, ta présence en ligne, les recommandations, tout cela joue en ta faveur. Un bon branding personnel te positionne comme un expert dans ton domaine.
• Négocie : La plupart des employeurs s’attendent à ce que tu négocies ton salaire. N’hésite pas à contre-proposer lorsqu’une offre t’est faite. Assure-toi d’être bien préparé avec des arguments solides basés sur tes recherches et ton impact.
• Pense au package global : La rémunération ne se limite pas au salaire. Pense aux avantages comme les bonus, les actions, la couverture santé, les avantages en nature, la formation, les jours de congé supplémentaires, etc. Parfois, ces éléments peuvent avoir une valeur bien plus importante que le salaire de base.
• Sois prêt à bouger : Dans certaines industries et régions, la rémunération peut varier considérablement. Si tu es mobile, tu pourrais trouver des opportunités mieux rémunérées ailleurs.
• Revisite régulièrement ton salaire : Les marchés évoluent, et ton expérience et tes compétences également. Assure-toi de discuter régulièrement de ton salaire avec ton employeur, surtout si tu as pris de nouvelles responsabilités ou si tu as acquis de nouvelles compétences.

Les variations de salaire pour le poste de Data Scientist

Dans ce graphique, nous avons publié de manière anonyme l’ensemble des résultats de notre étude salaire. Pour visualiser les réponses de Data Scientists, sélectionnez le poste ci-dessous :