Les métiers du big data font partie des profils les plus recherches et les plus difficiles a recruter. Data scientists, data engineers, analystes BI, chief data officers : ces fonctions sont en tension depuis plusieurs années, avec une demande qui dépasse largement l'offre de candidats formes. Pour les entreprises qui s'engagent dans leur transformation numérique, recruter ces profils est un défi RH majeur.
Comprendre ce que recouvrent ces métiers
Le data scientist construit et deploie des modèles predictifs pour extraire de la valeur des données. Le data engineer concoit et maintient les architectures de données (pipelines, bases de données, entrepots). L'analyste BI transforme les données en tableaux de bord et indicateurs de pilotage accessibles aux métiers. Ces profils necessirent des compétences techniques solides - programmation (Python, SQL, Scala), statistiques, machine learning - et une capacité a communiquer des insights complexes a des interlocuteurs non techniques.
La promiscuite entre ces rôles est grande dans les petites structures, ou un même individu assume plusieurs de ces fonctions. Les grands groupes, eux, disposent d'équipes data structurées avec des rôles spécialisés.
Adapter sa stratégie de recrutement
Recruter des profils data exige d'adapter ses approches. Les canaux traditionnels (jobboards generalistes) sont peu efficaces pour ces profils qui passent beaucoup de temps sur GitHub, Kaggle ou dans des communautés spécialisées. La cooptation interne, les hackathons et les partenariats avec des ecoles d'ingenieurs et des masters spécialisés sont des alternatives plus productives. La marque employeur technologique - outils utilises, types de problèmes traites, culture data de l'entreprise - est un argument de recrutement déterminant.
