Data scientist
Aussi appelé : Expert / Experte en sciences des données, Chargé / Chargée de modélisation des données, Explorateur / Exploratrice de données, Ingénieur / Ingénieure data scientist et 2 autres
Introduit des techniques de Data Science et d'Intelligence Artificielle pour résoudre des problématiques métier, prendre des décisions et/ou automatiser des opérations.
Transforme des données brutes en informations exploitables et structure ces données.
Développe des algorithmes d'apprentissage selon les besoins des équipes métiers.
Coordonne le développement, les tests de résultats et améliore la solution sur sa durée de vie.
Salaire médian brut/an
60 636 €
≈ 3 790 € net/mois · profil confirmé
Offres publiées
173
postes ouverts sur France Travail · 22 avril 2026
En recherche d'emploi
3 090
personnes cherchant un poste dans ce métier · T1 2025
Retour à l'emploi
36 %
retrouvent un emploi dans le trimestre · T1 2025
🛠️ Compétences techniques
Référentiel ROME 4.0ROME 4.0Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois. Référentiel officiel de France Travail qui recense et décrit environ 11 000 appellations de métiers, regroupées en 531 fiches. La version 4.0 (2022) intègre les compétences transversales et les métiers émergents.Source officielle :France Travail
💡 Conception
- Concevoir des modèles théoriques (calcul, simulation, modélisation)
- Optimiser des algorithmes, une application informatique et mettre en oeuvre leur développement
- Définir et faire évoluer des procédés de traitement de l'information
🎯 Pilotage
- Réaliser des enquêtes statistiques selon les résultats issus des solutions de Data Science
- Procéder aux phases de tests et de recettes des applications développées
👥 Animation
- Animer une démarche agile et innovante
- Mobiliser des données massives pour éclairer les prises de décisions
⚙️ Gestion
- Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
- Assurer le suivi de la qualité des données
- Gérer des données massives
🔍 Analyse
- Analyser des données pour soutenir des décisions stratégiques
▸ Autre
- Conduire des travaux d'études et de recherche
- Paramétrer un logiciel, un outil, un système numérique
- Déterminer l'opportunité de l'intégration d'outils d'intelligence artificielle et de data science dans le modèle d'affaires
- Utiliser des logiciels spécifiques
🧩 Qualités professionnelles
Savoir-être — ROME 4.0
- 💬Etre à l'écoute, faire preuve d'empathie
- 🔭Faire preuve de curiosité, d'ouverture d'esprit
- 🎯Faire preuve de rigueur et de précision
- ✨Etre force de proposition
- 🤝Avoir l'esprit d'équipe
📚 Domaines de connaissance
Savoirs théoriques — ROME 4.0
- Analyse de données expérimentales
- Langages de programmation informatique
- Utilisation de logiciels statistiques
- Logiciels de gestion de base de données
- Big data Analytics
- Application des méthodes de machine learning dans BI
- Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle
- Gestion budgétaire
- Gestion des relations clientèle
- Intelligence économique
🎓 Accès à l'emploi
Diplômes reconnus — référentiel ROME 4.0ROME 4.0Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois. Référentiel officiel de France Travail qui recense et décrit environ 11 000 appellations de métiers, regroupées en 531 fiches. La version 4.0 (2022) intègre les compétences transversales et les métiers émergents.Source officielle :France Travail
Cet emploi est accessible avec un diplôme de niveau Bac+5 et plus dans les secteurs des mathématiques (modélisation de données), de l'économétrie, de l'intelligence artificielle ou de l'exploitation de données massives (Big Data)...Certains postes sont accessibles à des débutants, mais les profils d’au moins trois années d’expérience sont privilégiés afin d’embaucher un profil complet (maîtrise des statistiques et de l’informatique).
Autres diplômes reconnus
- Data engineer
- DRT modélisation calcul scientifique statistique et informatique
- Mastère spécialisé expert en sciences des données
💡 Pas de diplôme ? La VAEVAE — Validation des Acquis de l'ExpérienceDispositif permettant d'obtenir un diplôme ou titre professionnel (inscrit au RNCP) en faisant reconnaître ses compétences acquises par l'expérience professionnelle, sans suivre de formation. Ouvert à toute personne justifiant d'au moins 1 an d'expérience.Source officielle :Ministère du Travail permet de valider ce métier par l'expérience.
🔀 Métiers proches
Passerelles issues du référentiel ROME 4.0ROME 4.0Répertoire Opérationnel des Métiers et des Emplois. Référentiel officiel de France Travail qui recense et décrit environ 11 000 appellations de métiers, regroupées en 531 fiches. La version 4.0 (2022) intègre les compétences transversales et les métiers émergents.Source officielle :France Travail — utile pour une reconversion
Gestion, Finance & RH— même secteur
Numérique & Tech
Banque, Assurance & Immobilier
Services à la Personne & Social
Offres en ce moment
173 offres au totalListe des 100 dernières offres publiées dans les 44 derniers jours · ingéré le 22 avril 2026 à 20h31
- CDI
Consultant Senior ou Manager Data Engineering - secteur Financier, H/F
Paris - CDI
Consultant Senior ou Manager Data Strategy & Governance - secteur Financier, H/F 1
Paris - CDI
Consultant Senior ou Manager Data Analyst & BI - secteur Financier, H/F
Paris - CDD 12M
ALTERNANCE - Data Scientist H/F
Boulogne - CDI
Data Scientist IA F/H
Lyon 1er arrondissement - CDI
Data scientist H/F
Bordeaux - CDI
Data Scientist (H/F)
Levallois - CDI
Lead Data Scientist – INTERSPORT (H/F)
Longjumeau - Intérim 1M
Data scientist (H/F)
Lille - CDI
Data scientist (H/F)
Toulouse
🦺 Risque d'accident du travail
Secteur Activités juridiques, comptables, de gestion, d'architecture, d'ingénierie, de contrôle et d'analyses techniques / Recherche-développement scientifique · pas spécifique au métier de Data scientist
Très faible
< 5
Faible
5–14
Modéré
15–29
Élevé
30–49
Très élevé
≥ 50
Taux de gravité
0.278
journées d'arrêt pour 1 000 heures travaillées
Ces chiffres concernent l'ensemble du secteur Activités juridiques, comptables, de gestion, d'architecture, d'ingénierie, de contrôle et d'analyses techniques / Recherche-développement scientifique, pas uniquement le métier de Data scientist. Le risque réel dépend du poste, de l'entreprise et des équipements.