Le Data Scientist résout des problèmes métier par la modélisation statistique et le machine learning : prédiction, scoring, recommandation, détection d'anomalies, expérimentation. En 2026, le métier intègre largement les LLM et l'IA générative dans sa boîte à outils.
🎯 Missions
- Cadrer un problème métier en problème de données (et savoir dire quand le ML n'est pas la solution).
- Explorer, préparer et analyser les données ; concevoir les features.
- Entraîner, évaluer et comparer des modèles (ML classique, deep learning, LLM).
- Concevoir des expérimentations rigoureuses (A/B tests, causalité).
- Collaborer avec ML Engineers et Data Engineers pour la mise en production.
🛠️ Compétences & stack 2026
- Python : pandas, scikit-learn, PyTorch, statsmodels.
- SQL et warehouses modernes (Snowflake, BigQuery, Databricks).
- GenAI : APIs LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral), RAG, évaluation de modèles.
- Statistiques solides : inférence, causalité, design d'expérience.
- Notions MLOps : versioning, reproductibilité, monitoring de dérive.
💰 Salaires 2026 (constatés en France)
- Junior : 42 – 50 k€
- Confirmé : 50 – 70 k€
- Senior / Lead : 70 – 100 k€ et + (au-delà dans l'IA de pointe)
- Freelance : TJM 550 – 900 €.
🔍 À ne pas confondre avec
Le Data Analyst (analyse descriptive et BI), le ML Engineer (industrialisation des modèles) et l'AI Engineer (applications construites sur les LLM).
❓ Questions fréquentes
Le Data Scientist doit-il savoir mettre en production ? De plus en plus : les profils « full-stack data science », capables d'aller jusqu'au déploiement, sont les plus valorisés.
PhD obligatoire ? Non, sauf en recherche appliquée ; l'expérience produit et la rigueur expérimentale comptent davantage en entreprise.
📈 Évolutions
Senior/Lead Data Scientist, ML Engineer, AI Engineer, Head of Data Science.
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