Entretien d'embauche Data Scientist

Si vous avez l’opportunité de passer un entretien d’embauche Data Scientist, cet article va vous intéresser… Voici les sujets qu’il faudra aborder pour décrocher votre contrat de travail.

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OBJECTIFS POUR RÉUSSIR VOTRE ENTRETIEN D'EMBAUCHE DATA SCIENTIST

Le métier de data scientist consiste à faire parler des données complexes et déstructurées. Il s’agit d’un pur produit de l’évolution du numérique.

Aujourd’hui, il est prisé des entreprises, qui le plébiscitent pour les accompagner dans l’amélioration de leurs performances. Ainsi, le métier de data scientist fait partie des nombreuses professions ayant vu le jour avec le développement du numérique.

Il est donc un spécialiste de la science des données. Il analyse les datas que l’entreprise récupère par différents canaux et la restitue sous forme de prospective, de conseils, d’améliorations du produit, du service, de la formation en interne, de l’efficacité de l’entreprise, de sa performance.

Le Data Scientist est responsable de la gestion et de l’analyse des données. Il est en charge de la récupération et du traitement de millions d’informations.

En effet, au-delà de la fonction de l’emlpoi « Data Analyst », le Data Scientist a le rôle de faire parler les données et de les mettre au service de la direction d’une entreprise.

Bien qu’il s’agisse d’un métier récent, les Data Scientists interviennent dans de nombreux secteurs d’activité. Finance, informatique, assurance,e-commerce ou encore grande distribution ; tant de domaines dans lesquels le Data Scientist peut exercer.

Au quotidien, il s’appuie sur ses connaissances en data mining, machine learning, en statistiques et utilise les technologies de l’information.

Il travaille aussi en étroite collaboration avec les différentes directions métiers de l’entreprise comme la direction marketing, la direction des systèmes d’information, voire la direction financière.

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COMPETENCES REQUISES POUR DEVENIR DATA SCIENTIST

Compétence 1 : Pour devenir data scientist, il faut être diplômé au minimum d’un master. En effet, 46% d’entre eux sont titulaires d’un doctorat. Pour développer le niveau de connaissance suffisant à l’exercice de ce métier, cette éducation scolaire est nécessaire. La plupart des data scientists sont issus d’une formation dans le domaine des mathématiques et des statistiques ou bien des écoles d’ingénieurs selon les Ressources Humaines. En complément, des bootcamps professionnalisants existent pour ceux en quête de reconversion, proposant une formation intensive pour devenir data scientist en quelques mois.

Compétence 2 : Un data scientist doit avoir au minimum des notions de calculs statistiques. Ces connaissances lui permettront de déterminer la bonne technique d’approche et d’analyse pour chaque donnée. Une connaissance approfondie d’au moins un outil analytique tel que SAS ou R est en général exigée. Les postes de Data Scientist requièrent également la maîtrise d’au moins un langage de programmation. Le plus couramment employé est Python, mais il peut être remplacé par Java, Perl ou C/C++.

Compétence 3 : En complément des outils analytiques, un data scientist doit connaître quelques méthodes de Machine Learning pour la création d’un produit dirigée par les données. Il peut s’agir des forêts d’arbres décisionnels, de k plus proches voisins ou encore des méthodes d’ensemble. Avoir des connaissances de l’algèbre linéaire peut être un réel atout. En effet, les fonctions de plusieurs variables constituent la base de beaucoup de techniques de calculs statistiques et de machine learning.

Compétence 4 : La maîtrise de la plateforme Hadoop est le plus souvent requise, même si certaines entreprises ne l’exigent pas. De même, une expérience avec les outils de traitement Hive et Pig est un argument supplémentaire en vue d’un recrutement. Les outils de cloud comme Amazon S3 ont également leur importance.

Compétence 5 : Pour devenir Data Scientist, il est indispensable de savoir gérer des données non structurées en provenance des réseaux sociaux, ou encore des flux vidéo ou audio. Ces données sont le principal challenge du Big Data. Il est également important de savoir traiter les données. Cette compétence est particulièrement importante au sein des entreprises n’étant pas habituées à l’analyse de données

PARTAGER VOS QUALITÉS POUR DEVENIR DATA SCIENTIST

Qualité 1 : La qualité intellectuelle est une qualité indispensable pour déceler les données les plus intéressantes et exploitables au sein d’un gigantesque volume de data. Ainsi, afin de bien mener son travail, il est nécessaire d’être créatif et de poser ses propres questions plutôt que de simplement répondre à celles qui se posent.

Qualité 2 : Intégré au sein de l’entreprise, le data scientist doit impérativement être en mesure de communiquer ses découvertes techniques aux autres employés, des pôles marketing ou commerciaux par exemple. Son rôle est d’aider les décideurs à prendre les bonnes décisions, en leur fournissant les informations nécessaires.

Qualité 3 : En marge des capacités techniques et des connaissances marketing qu’il doit posséder, un data scientist doit faire preuve d’une grande curiosité et posséder un excellent sens de l’analyse. L’autonomie s’avère aussi indispensable, tout comme la capacité d’adaptation dans la mesure où il peut être amené à travailler dans des équipes pluridisciplinaires.

Qualité 4 : Le data scientist a un métier demandant organisation et rigueur. Savoir résister au stress est une des qualités indispensables à l’exercice de cette profession.

S’il travaille généralement dans le secteur industriel ou médical, le data scientist peut également être amené à travailler dans le domaine de la défense. La confidentialité est donc une autre qualité indispensable pour devenir data scientist.

Qualité 5 : L’intuition n’est pas la moindre des qualités d’un data scientist. C’est quelqu’un qui résout des problèmes, qui a l’intuition de ce qu’il faut faire pour tester une hypothèse ou pour développer / améliorer un produit.

Il sait aussi distinguer par instinct l’important de l’accessoire et devine les méthodes à utiliser face aux problèmes qu’il doit gérer.

Les motivations à développer lors de votre entretien d’embauche Data Scientist

Motivation 1 : Très bien organisé, comme l’exige mon métier, à cela j’ajouterai le dynamisme, le sérieux et la rigueur : des qualités qui m’ont toujours aidé à m’adapter avec beaucoup de polyvalence. Capacité à travailler en équipe, à reprendre une mission au pied levé, à organiser les priorités, à respecter les délais, à présenter des résultats exploitables… Autant de compétences qui me permettront de vous proposer rapidement des analyses utiles pour le développement de votre entreprise.

Motivation 2 : Mes années d’expériences m’ont permis de découvrir différents marchés, différents types d’entreprises et différents programmes d’analyse. Chacune avait ses objectifs, ses enjeux, mais toutes avaient besoin d’une compilation et d’une analyse des données fournies par Internet et les réseaux sociaux. En effet, ces expériences m’ont permis d’acquérir de nombreuses compétences que l’on ne peut apprendre à l’école.

Motivation 3 : Très à l’aise avec les chiffres et les statistiques, j’aime leur donner sens et les voir impacter le réel. L’analyse de données était donc une discipline toute indiquée pour moi. Pour y parvenir, je me suis tourné vers un master en Mathématique et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales (MIASHS), spécialisation Big Data et fouille de données.

Motivation 4 : J’ai conscience du fait qu’une entreprise telle que la vôtre puisse souhaiter un analyste doté des années d’expériences. Toutefois, la fraîcheur de mon diplôme est gage de compétences à jour. De plus, un regard neuf sur vos données étoffera la base de travail de votre équipe en charge de la stratégie commerciale et du marketing.

Motivation 5 : Acquérant une expérience de quelques années dans ce domaine, j’ai pu avoir de solides connaissances techniques en matière de suivi de projets. En outre, je maîtrise parfaitement l’anglais et j’ai des compétences scientifiques et informatiques qui me permettent d’exceller dans ce domaine.