Les profils en data science toujours en forte demande chez les Big Four

Il n'y a pas que les banques à être férues de profils de data scientists. « La complexité croissante de l'environnement des systèmes d'information impose un recours à des compétences pointues en analytics pour nos missions », explique le service RH de Deloitte. « Nous souhaitons renforcer nos équipes et nos solutions en recrutant des consultants expérimentés ».

Une tendance que nous confirment les professionnels du recrutement en finance. « Les profils de data science restent en très forte demande dans le conseil », relève Corinne Oremus, directrice générale déléguée chez Vendôme Associés. Ainsi, régulièrement, les Big Four publient des offres d'emplois concernant des postes à pourvoir dans la data. Voici donc un petit aperçu des profils recherchés, des responsabilités confiées ainsi que des évolutions de carrière possibles...

Profils recherchés

« Le recruteur va en premier lieu chercher à vérifier la solidité de vos connaissances techniques et à tester votre sens logique », explique-t-on chez PwC. « Attendez-vous à quelques questions sur des concepts mathématiques et statistiques, comme sur les modèles de calculs d’attribution / contribution ou l’analyse factorielle de correspondance ».

SQL, Command Line, Python ou R, il vous faudra également faire montre d’une maîtrise parfaite des langages et outils que vous avez mis en avant sur votre CV. « Site Centric ou data scraping, montrez que vous savez jouer avec les données quelle que soit la source utilisée, et n’hésitez pas à insister sur votre maîtrise des api (connexion, récupération des données), essentielle pour enrichir les insights attendus », conseille PwC.

Deloitte recherche par exemple actuellement pour un poste basé à La Défense un consultant risques data analyst / data scientist un candidat diplômé d'une école d'ingénieurs ou université ayant une première expérience réussie au sein d'un cabinet de conseil ou d'une grande société dans une des disciplines analytics ou data science.

Outre une réelle appétence pour l’analyse des données, les systèmes d'information, les problématiques métier et la gestion des risques, Deloitte précise que le candidat doit être capable de travailler en équipe pluridisciplinaire, avoir l'habitude d'encadrer des missions et avoir développé des qualités managériales. On est donc loin de l'image surannée du data scientist travaillant dans sa tour d'ivoire...

Et que ceux qui pensent que c'est un métier d'hommes se ravisent. Chez KPMG France par exemple, c'est une femme qui est en charge du Data & Analytics et de l’équipe de data scientists pour les activités de conseil du cabinet. Diplômée de l’École Supérieure d’Informatique, Électronique et Automatique (ESIEA), Julie Caredda dispose d’une longue expérience de pilotage et d’assistance à maîtrise d’ouvrage sur des projets stratégiques EPM, BI et Data Analytics.

Des missions variées et évolutives

Mais que fait exactement un professionnel de la Data à l'intérieur d'un Big Four ? A vrai dire, beaucoup de choses. Chez Deloitte par exemple, il est question de data analytics et data mining dans le cadre de diagnostics opérationnels et financiers pour l’ensemble des secteurs d’activité, de mise en œuvre de techniques avancées d’analyse de données en remplacement des diligences traditionnelles d’audit.

Ce à quoi viennent s'ajouter les prédictions et modélisations sur des sujets réglementaires ou métiers financiers (ex : quantification, risques de crédit…), mais également sur des missions opérationnelles (ex : prévision des ventes, prévision des risques projets…). Sans oublier la data visualisation et la conception de solutions technologiques adaptées aux besoins des clients sous l’angle data : structuration, architecture, modélisation, moteur d’analyse, intégration, expérience utilisateur. Bref, pas de quoi s'ennuyer...

Côté évolution de carrière, il est relativement aisé d'évoluer d'un poste à un autre du fait que les équipes data des Big Four sont relativement étoffées. Chez EY Analytics par exemple, l'équipe est composée de 130 data scientists parmi lesquels 80 data analysts, 30 data managers et 20 data ingénieurs.

« Le Data Analyst peut évoluer vers des fonctions de Data Scientist s’il est à l’aise dans la construction d’algorithmes : connaissances solides en mathématiques, notamment », explique Albane Prieto, director chez Robert Half France. « Il pourra alors élaborer des modèles prédictifs et participer aux prises de décision des entreprises dans différents domaines : marketing, production, détection des fraudes… ». Avec, bien sûr, le salaire qui va avec..

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Credit photo : SolStock / gettyimages