Le salaire du Data Scientist (LLM, NLP, DL…)

Résultats de l'étude salaire mis à jour le dimanche 19 janvier 2025 et commentés par Antoine Barck.

Le salaire détaillé du Data Scientist

Salaire minimum

Salaire moyen

Salaire maximum

Data Scientist : Définition, Missions et Évolutions de Carrière

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Le Data Scientist, surnommé le métier « le plus sexy du 21ᵉ siècle » par le Harvard Business Review, aide les entreprises à prendre des décisions stratégiques basées sur les données. Ce profil combine compétences en mathématiques, programmation et analyse. Son rôle est de transformer des données brutes en insights exploitables, en collaborant avec différents services de l’entreprise.

👉 En 2023, plus de 10 000 profils Linkedin se présentent comme “Data Scientist” en France.

👉 En 2024, plus de 11 200 profils Linkedin se présentent comme “Data Scientist” en France.

👉 En 2025, plus de 13 300 profils Linkedin se présentent comme “Data Scientist” en France.

Missions principales

  1. Collecte et traitement des données : Identifier, nettoyer et structurer les données.
  2. Analyse et prédictions : Développer des modèles prédictifs grâce au Machine Learning et Deep Learning.
  3. Création d’indicateurs clés : Fournir des métriques pertinentes pour guider la stratégie.
  4. Collaboration interservices : Travailler avec les équipes marketing, IT, finance, etc., pour répondre à leurs besoins analytiques.

Technologies les plus demandées

Les compétences techniques clés incluent :

  • Langages : Python, R, Scala.
  • Outils de Machine Learning : TensorFlow, Scikit-Learn, Keras.
  • Big Data : Spark.
  • Visualisation : Tableau, Power BI.

Évolutions de carrière

Les Data Scientists peuvent évoluer vers des rôles tels que :

  • Data Scientist Senior : Gestion de projets complexes et mentoring.
  • Lead Data Scientist : Supervision d’équipes et stratégie technique.
  • Head of Data : Direction des opérations et de la stratégie Data.

Comment bien choisir un poste de Data Scientist

  1. Projets variés ? Rejoins un cabinet de conseil pour travailler sur différentes problématiques.
  2. Passion pour le Big Data ? Intègre un grand groupe ou une entreprise axée sur le Big Data, comme les e-commerces ou marketplaces.
  3. Intelligence artificielle ? Oriente-toi vers des entreprises spécialisées en Machine Learning et Deep Learning.

Optimiser ta rémunération

  1. Cible les secteurs bien rémunérés : Banque, finance et start-ups bien financées offrent les meilleurs salaires.
  2. Gagne en expertise : Acquiers des compétences en Machine Learning et Deep Learning pour devenir expert et négocier de meilleurs packages.
  3. Valorise ton impact : Chiffre tes contributions (croissance, efficacité, bénéfices) pour renforcer ton argumentaire.
  4. Développe ton branding : Soigne ton réseau et ta présence en ligne pour te positionner comme un expert.
  5. Négocie le package global : Pense aux avantages supplémentaires comme les bonus, actions ou formations.
  6. Sois mobile : Explore les opportunités dans d’autres régions ou secteurs pour maximiser tes chances.

Pourquoi passer par un cabinet de chasse spécialisé ?

Un cabinet de chasse peut t’aider à :

  • Identifier les meilleures opportunités grâce à un accès au marché caché.
  • Bénéficier d’un accompagnement personnalisé pour cibler les entreprises alignées sur tes compétences et aspirations.
  • Optimiser ta rémunération en s’appuyant sur une expertise du marché et des tendances salariales.

Contacte-nous dès aujourd’hui pour booster ta carrière de Data Scientist ou recruter les meilleurs talents en Data Science.