Virgin Bitton
7 février 2019

Comment recruter un Data Scientist en 2019 ?

Découvrez notre guide pour recruter un Data Scientist en CDI ou freelance.

recruter un data scientist

Recruter un data scientist est devenu le sujet à la mode dans les startups et les grands groupes. Cependant, ce métier est relativement récent et est apparu sur le marché du travail il y a seulement quelques années. Il y a donc aujourd’hui un réel décalage entre le nombre de data scientists compétents disponibles et le nombre d’offres d’emploi à pourvoir.

Voici donc pourquoi il est important de vous démarquer afin de recruter le meilleur data scientist pour votre entreprise.

 

data scientist missions

Rappel : À quoi sert un data scientist ?

Pour faire court, le data scientist est celui qui est en charge d’analyser des grandes quantités de données afin de les faire parler. C’est à dire être en mesure de tirer des conclusions et de prendre des décisions stratégiques à la suite de ses analyses.

Ses missions peuvent être très variées. Par exemple, le data scientist peut aussi bien travailler au service du département marketing afin d’optimiser les performances des campagnes, ou bien dans une équipe produit, afin d’analyser d’un point de vue stratégique les comportements des clients existants.

Ses compétences sont aussi très variées, ce qui fait la rareté de ce type de profils. Il sait à la fois programmer, possède de fortes compétences en mathématiques & statistiques, sans oublier sa forte compréhension des enjeux business de son industrie.

Pour plus d’informations, consultez notre fiche métier data scientist.

 

 

rediger offre emploi data scientist

3 étapes pour rédiger votre offre d’emploi

Afin d’attirer les meilleurs data scientists, il vous faudra dans un premier temps rédiger une offre d’emploi claire et précise (que ce soit pour un CDI ou une mission freelance).

1. Précisez le projet, le contexte du recrutement

Il faut impérativement réussir à contextualiser le besoin de votre entreprise. Vous pouvez vous poser la question suivante : pour quelle raison comptez-vous recruter ? Vous devrez ensuite clairement expliquer votre réponse.  Le métier de data scientist étant relativement nouveau, cela pourrait être une création de poste avec tout ce que cela implique. Si c’est pour une mission ponctuel, il faudra très clairement expliquer votre projet et le résultat attendu.

2. Précisez les technologies et logiciels utilisés dans votre entreprise

Une offre d’emploi pour recruter un data scientist sans préciser les technologies sur lesquelles vous travaillez n’attirera pas l’oeil des bon profils. Il y a énormément de langages de programmation permettant de créer des algorithmes en data science. Le fait de préciser les langages sur lesquelles votre équipe travaille vous fera gagner du temps dans votre processus de recrutement.

Voici un aperçu des 10 langages informatique les plus utilisés par les data scientists :

  • Python
  • Java
  • R
  • Matlab
  • SQL
  • Julia
  • Scala
  • C
  • SAS
  • F#

Votre entreprise peut utiliser plusieurs de ces langages simultanément. Aujourd’hui, la combinaison la plus courante est Python & SQL.

En plus de la connaissance de certains de ces langages, il faut aussi connaitre les principaux frameworks de machine learning ou d’intelligence artificielle. Voici une liste de 10 frameworks les plus populaires chez les data scientists :

  • Pandas
  • Numpy
  • Scikit-learn
  • Matplotlib
  • TensorFlow
  • Keras
  • Seaborn
  • Pytorch & Torch
  • AWS Deep Learning AMI
  • Google Cloud ML Engine

Veillez donc bien à préciser l’ensemble des langages et frameworks utilisés dans votre entreprise afin d’avoir l’offre d’emploi la plus complète.

 

3. Précisez bien les délais ainsi que les objectifs

Il est très important de mentionner clairement le timing de votre besoin. Avez-vous uniquement besoin d’un data scientist dans le cadre d’un projet très précis qui sera donc ponctuel ? Ou souhaitez-vous quelqu’un dans vos locaux en CDI à temps plein ?

Il faut aussi que les objectifs soient très clairement définis. Un data scientist doit travailler dans un but très précis. Des exemples d’objectifs peuvent être les suivants : définir le profil type des meilleurs clients, comprendre clairement pourquoi certains clients ne renouvellent pas leur abonnement, identifier les revenus supplémentaires que pourrait générer l’entreprise suite à une nouvelle fonctionnalité, etc. Ces objectifs sont donc variables en fonction de votre projet.

 

 

 

data scientist profils

2 étapes pour choisir le data scientist parfait

1. L’étape de la pré-selection des candidatures

Afin de ne pas perdre trop de temps à trier vos candidatures ou à appeler tous vos candidats un par un, nous avons sélectionner pour vous 3 critères à passer à la loupe pour dénicher un top data scientist :

  • Jetez un oeil à son Portfolio

Comme beaucoup de développeurs ou de designers, les data scientists réellement passionnés par ce qu’ils font possèdent un protfolio. N’hésitez donc pas à demander un protfolio puis à demander l’avis d’un membre de l’équipe technique pour savoir ce qu’il en pense.

  • Lisez les Feedbacks de ses clients si il est freelance

Beaucoup de data scientists sont indépendants et travaillent comme freelance. À partir de là, il est donc facile de se faire un avis sur leurs compétences. Vous devrez facilement pouvoir trouver le site internet du freelance avec des références clients par exemple. Encore mieux, vous touverez peut-être des avis rédigés par ses ex-clients directement sur les plateformes de mise en relation pour freelances.

  • Assurez-vous du match entre ses compétences et votre projet

Dernier point mais pas des moindres, ses compétences correspondent-elles précisément avec celles dont votre entreprise à besoin ? Par exemple, développe-t-il ses algorithmes en Python, comme les autres data scientists de votre entreprise ? S’il est uniquement compétent dans un autre langage, cela prendrait trop de temps pour le former dans votre entreprise. Il faut donc se concentrer sur les candidats avec les bonnes compétences.

 

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2. Les questions à poser pendant l’entretien pour trouver le meilleur data scientist

Pour terminer, voici une liste de quelques questions pertinentes à poser lors d’un échange avec le candidat au poste de data scientist ou business analyst. Ces questions permettent de s’assurer que votre candidat fait partie des meilleurs data scientists grâce à des compétences poussées en mathématiques, développement informatique, ainsi que sur votre industrie.

Il faut bien noter qu’il n’y a pas de réponses toutes faites pour la majorité de ces questions. Cependant, il y aura évidemment des réponses meilleures que d’autres en fonction de votre industrie, des compétences techniques que vous recherchez (R, Scala, TensorFlow, PyTorch…), etc.

 

Voici les questions à poser afin de vérifier sa compréhension business :

  • Que pensez-vous de notre produit par rapport à nos concurrents ?
  • Quelles sont pour vous les données clés à mesurer pour se développer ?
  • Comment pensez-vous que notre département BI est structuré ?

 


Voici les questions à poser afin de vérifier ses compétences techniques :

  • Racontez-moi le projet sur lequel vous avez travaillé qui vous a le plus passionné.
  • Parlez-moi du projet [x] que j’ai vu dans votre portfolio. Pourquoi avoir choisi cette technologie ?

 


Voici les questions à poser afin de vérifier ses compétences mathématiques :

  • Pouvez-vous m’expliquer ce qu’est un algorithme de régression linéaire ? (possible de le remplacer par tout autre type d’algorithme important pour vous).
  • En machine learning, quelle est la différence entre un algorithme d’apprentissage supervisé et non-supervisé ?

 


 

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