Les metiers 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 annees, avec une demande qui depasse largement l'offre de candidats formes. Pour les entreprises qui s'engagent dans leur transformation numerique, recruter ces profils est un defi RH majeur.
Comprendre ce que recouvrent ces metiers
Le data scientist construit et deploie des modeles predictifs pour extraire de la valeur des donnees. Le data engineer concoit et maintient les architectures de donnees (pipelines, bases de donnees, entrepots). L'analyste BI transforme les donnees en tableaux de bord et indicateurs de pilotage accessibles aux metiers. Ces profils necessirent des competences techniques solides - programmation (Python, SQL, Scala), statistiques, machine learning - et une capacite a communiquer des insights complexes a des interlocuteurs non techniques.
La promiscuite entre ces roles est grande dans les petites structures, ou un meme individu assume plusieurs de ces fonctions. Les grands groupes, eux, disposent d'equipes data structurees avec des roles specialises.
Adapter sa strategie 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 communautes specialisees. La cooptation interne, les hackathons et les partenariats avec des ecoles d'ingenieurs et des masters specialises sont des alternatives plus productives. La marque employeur technologique - outils utilises, types de problemes traites, culture data de l'entreprise - est un argument de recrutement determinant.