Les 8 nouveaux métiers de l’Intelligence Artificielle et du Big Data

L’intelligence artificielle et le big data sont aujourd’hui en plein essor et promettent de nombreux avantages pour les entreprises qui les apprivoisent. Ces deux technologies sont conjointement liées au point qu’on peut parler d’une Big Data Intelligence. Émergent donc petit à petit, les nouveaux métiers de l’intelligence artificielle, qui se présentent comme le futur de l’ingénierie informatique.

Il n’existe pas encore de formations ni de diplômes précis pour exercer ces métiers. Actuellement, ils nécessitent surtout quelques années d’expérience dans le domaine informatique ainsi qu’une bonne connaissance de l’environnement technique de l’entreprise. Des formations professionnelles, vrai accélérateur d’évolution dans le domaine de l’intelligence artificielle et du Big Data, sont aussi possibles pour gagner en compétences.

Les métiers de l’intelligence artificielle et du Big Data ont de l’avenir. On vous en présente 8 parmi tous, avec tout ce qu’il faut savoir pour comprendre leurs rôles, vous donner envie de peut-être les exercer un jour mais aussi de comprendre les bénéfices qu’ils peuvent apporter à votre équipe.

 

Les métiers de l'intelligence artificielle et du big data

 

1 – Chief data Officer

 

Le Chief Data Officer (CDO) ou surnommé directeur des données, est l’un des nouveaux métiers de l’intelligence artificielle, expert de la data.

 

Description du métier de Chief data Officer

Avec l’avènement d’internet et des objets connectés, beaucoup d’entreprises se retrouvent avec un grand nombre d’informations à leur disposition sans savoir quoi en faire. Le Chief data Officer est spécialiste de la data et s’occupe de la récolte de toutes ces nouvelles données. Il est responsable du pilotage, du traitement des données, de leur qualité ainsi que de leur administration.

 

Son rôle et missions

La mission première du CDO est de recueillir et d’analyser l’ensemble des données à sa disposition, en créant un environnement permettant à tous les responsables de l’entreprise d’accéder aux informations voulues, rapidement et en toute sécurité.

Il doit aussi, selon plusieurs méthodes statistiques bien précises, extraire les données les plus pertinentes nécessaires à la stratégie opérationnelle et organisationnelle de son entreprise. Avant cela, il s’assure de leur fiabilité et de leur cohérence.

Il travaille en étroite collaboration avec d’autres spécialistes, comme le data scientist ou l’analyste web ainsi que les agents du marketing pour les guider dans l’exploitation de cette data.

 

Les compétences et qualités nécessaires

Pour devenir Chief data Officer, le domaine des outils de Business Intelligence et d’analyse de données ne doit avoir aucun secret.

Le CDO est avant tout un expert des mathématiques, des statistiques et de l’analyse, se voulant rigoureux et organisé. Néanmoins, il est loin d’être une machine et se doit d’être à l’écoute, doté d’un sens de la pédagogie et de la communication.

En tant que manager d’équipe, il est aussi un bon leader, diplomate qui saura emmener les autres équipes des différents départements de l’entreprise à s’initier à l’analyse de données.

 

Quel diplôme et formation pour être Chief data Officer ?

Pour devenir CDO, il est essentiel d’avoir un BAC+5 en informatique, management, marketing ou statistiques, dans la poche. Suivre une formation professionnelle en Big Data peut être une bonne alternative mais elles sont encore trop peu nombreuses.

Les novices n’exercent généralement pas ce poste de suite. Il leur est d’abord demandé une expérience en tant qu’informaticien, data scientist ou data miner.

Une fois ces formations et expériences réalisées, il est très facile de pouvoir trouver un poste de Chief Data Officer. La demande étant élevée et le secteur en plein essor, les offres d’emplois sont nombreuses.

 

Le salaire de Chief Data Officer et ses évolutions possibles

Le poste n’étant pas à pourvoir pour les débutants, il n’existe pas vraiment de salaire d’entrée. Après quelques années d’expériences, le CDO peut devenir Chief Digital Officer ou Directeur Général d’une société où la data est au cœur du business.

Le salaire se situe entre 3 500 et plus de 5 000 euros selon les entreprises.

 

Les débouchés possibles : où travailler ?

En tant que CDO, les secteurs d’activité où exercer sont nombreux : agence digitale, de conseils, éditeurs de logiciels, start-up ou entreprise (PME et GE). Au vue de la récence du métier, il est recommandé d’être mobile pour avoir des chances d’évoluer dans ce métier.

 

metiers de l'intelligence artificielle

 

2 – Architecte big data

Gros plan sur un des profils des métiers de l’intelligence artificielle les plus recherchés par les entreprises, l’architecte Big Data.

 

Description du métier d’Architecte big data

L’architecte Big Data conçoit des solutions techniques capables de gérer et de stocker les gros volumes de données. Il organise la récolte, la gestion mais aussi le stockage des données brutes. Il agit donc en amont du traitement et de l’organisation des données.

 

Son rôle et missions

L’architecte Big Data a pour mission de collecter la donnée brute, de sources internes ou externes, de taille et de structure plus ou moins grandes. Une fois les données en main, il est chargé de mettre en place l’infrastructure nécessaire pour les stocker. Il crée et optimise ces infrastructures qui permettent le stockage, la manipulation et la restitution des données.

Il est donc le garant du bon fonctionnement du système et collabore étroitement avec le data scientist, qui lui fournit les données.

 

Les compétences et qualités nécessaires

L’Architecte Big Data doit impérativement maîtriser les principales technologies du Big Data en termes :

  • de base de données NoSQL (MongoDB, Cassandra, Redis)
  • d’infrastructures serveurs (Hadoop, Spark)
  • de stockage de données en mémoire (Memtables)

Il doit en maîtriser tous les outils et tout le langage.

Ensuite, pour ce qui est du savoir-être, l’Architecte Big Data doit avoir un solide esprit d’équipe, de collaboration, d’organisation et de rigueur mais aussi une certaine résistance au stress et à la pression.

 

Quel diplôme et formation pour être architecte big data ?

De même, pour devenir architecte Big Data, un BAC+5 en informatique, management, marketing ou statistiques est nécessaire. Une formation Big Data, en architecture data, peut être une bonne alternative mais elles sont encore trop peu nombreuses.

Dans la réalité, la plupart des personnes qui exercent ce métier sont des seniors ayant une longue expérience dans le domaine des métiers de l’intelligence artificielle.

 

Le salaire d’un architecte big data et ses évolutions possibles

A ses débuts le salaire est d’environ 3 000 euros par mois.

 

Les débouchés possibles : où travailler ?

En tant qu’Architecte Big Data, vous avez la possibilité de travailler dans des entreprises plutôt tournées vers le numérique mais aussi au sein de toute entreprise qui a le besoin de traiter de gros volumes de données.

 

3 – Ingénieur big data

 

Pour pouvoir collecter, analyser et exploiter des données, il est nécessaire de stimuler la croissance et d’aiguiller les stratégies de chaque entreprise : zoom sur l’ingénieur big data.

 

Description du métier d’ingénieur big data

L’ingénieur big data a un rôle essentiel dans la chaîne de traitements de données pour l’entreprise. Il est le premier acteur de l’ensemble du processus de traitement de la donnée, et est donc responsable de toutes les opérations concernant les bases de données.

 

Son rôle et missions

L’objectif de l’ingénieur big data est de fournir les supports nécessaires aux traitements d’un grand volume de données dans de bonnes conditions. Il est à l’origine de la conception de l’architecture, de la mise en place et de la configuration des clusters ainsi que de l’ajout des algorithmes, des tests techniques et de la qualité des résultats.

Il doit également valoriser les données dans le sens mathématiques, en triant des millions de données à travers divers logiciels afin de les transformer en informations exploitables. Ensuite, il les classe selon les besoins déterminés par l’entreprise ou les clients et en fait des rapports pour analyse.

 

Les compétences et qualités nécessaires

Un bon ingénieur big data doit maîtriser l’informatique, les mathématiques et les statistiques mais les systèmes de base de données numériques. L’anglais technique est crucial pour comprendre les outils utilisés.

Il sait aussi se servir des technologies de développement de type Java ou Scala (Python), ainsi que les cadriciels Hadoop, Spark, Kafka, Hive, Storm ou Pig et les logiciels de base de données MongoDB ou Cassandra.

Rigoureux et expert de la gestion du monde de l’entreprise, il est capable de déceler les besoins sous-jacents et d’anticiper la viabilité des projets. L’esprit d’équipe et aisance à l’orale sont aussi de mise si vous souhaitez devenir ingénieur en big data.

 

Quel diplôme et formation pour être ingénieur big data ?

Pour devenir ingénieur big data, il faut un master Big Data auprès d’une école d’ingénierie informatique ou encore un BAC+8 en spécialité statistiques avec des notions de programmation orientée base de données.

 

Le salaire d’architecte big data et ses évolutions possibles

A ses débuts, l’ingénieur Big data touche entre 2 500 et 3 000 euros par mois. Il peut rapidement évoluer dans les 3 ans qui viennent et atteindre les plus de 5 000 euros.

Par la suite, il peut prétendre à un poste de consultant big data, de data analyst ou encore d’ingénieur Business Intelligence.

 

Les débouchés possibles : où travailler ?

La big data étant partout, start-up digitale ou grand groupe, les secteurs d’activité où exercer le métier sont nombreux. Pourquoi ne pas créer votre propre société ?

 

4 – Data analyst

 

Data analyst est l’un des nouveaux métiers de l’intelligence artificielle né avec le big data. Proche du data scientist, on vous présente son métier.

 

Description du métier de data analyst

Le data analyst a pour rôle d’exploiter les informations recueillies via les différents canaux pour faciliter la prise de décision des parties prenantes de son entreprise. Au vue du nombre de données aujourd’hui récoltées par les entreprises, le data scientist est devenu un des métiers clés de l’intelligence artificielle et du big data.

 

Son rôle et missions

Technicien hautement qualifié, il exploite la masse de données recueillies et détermine les plus pertinentes pour booster la croissance de l’entreprise.

A partir des données choisies, il détermine le profil d’un client type, ses attentes et ses besoins. Il en résulte des indicateurs pertinents pour influencer la stratégie opérationnelle de l’entreprise. Il est donc au cœur de la base de la stratégie marketing à construire pour la suite, en élaborant des critères de segmentations pour optimiser cette stratégie et en envoyant des rapports web analystics.

 

data analyst - métiers de l'intelligence artificielle

Les compétences et qualités nécessaires

Le langage informatique, le big data, le web analytics n’ont aucun secret pour le data analyst, tout comme les différentes techniques de statistiques et de datamining (SAS, SPSS, VBA, etc).

Il maîtrise les bases de données et le secteur d’activité de son entreprise, tout en ayant de solides connaissances juridiques et en business. Accédant à des données clés et privées, le data analyst est tenu au secret professionnel.

 

Quel diplôme et formation pour être data analyst ?

Pour devenir Data analyst, un BAC+5 en ingénierie informatique est nécessaire avec une formation supplémentaire en marketing ou statistiques.

Des formations professionnelles en data sont aussi possibles pour évoluer vers ce métier.

 

Le salaire d’un data analyst et ses évolutions possibles

A la sortie de master, il peut prétendre à un salaire d’environ 3 000 euros mensuel qui peut s’élever à 4 5000 euros après 2 à 3 années d’expérience.

Au long de sa carrière, le data analyst peut évoluer au poste de data scientist, doublant ainsi son salaire de base.

 

Les débouchés possibles : où travailler ?

La plupart du temps, le data analyst travaille dans des entreprises issues de différents secteurs d’activité où l’analyse de la donnée contribue à lui créer de la valeur ajoutée : banque, assurance, e-commerce, industrie mobile, etc.

Au vue de l’importance prise par ce poste et par le nombre de données collectées aujourd’hui suite à l’éveil du big data, le data analyst peut travailler pour d’autres types d’entreprises, qui ont de la donnée en attente de traitement.

Il aura pour mission de trouver de nouvelles manières de traiter la donnée, pour pallier la masse de données futures.

 

5 – Data scientist

 

Un des métiers de l’intelligence artificielle clé aujourd’hui : le data scientist qui innove dans la big data grâce à sa créativité, bien à sa manière.

 

Description du métier de Data Scientist

Évolution du data analyst dans le monde du big data, le data scientist gère, analyse et exploite la masse de données au sein d’une entreprise. Il a une vue globale de l’ensemble des données et les croise de plusieurs sources.

 

Son rôle et missions

Il a pour rôle de comprendre et de modéliser les différentes problématiques métiers ainsi que d’élaborer des modèles prédictifs afin d’anticiper les évolutions de la data et des tendances du secteur d’activité de son entreprise. En collaboration avec les data engineers et les data analysts, il est au cœur de l’organisation de son groupe.

 

Les compétences et qualités nécessaires

Le data scientist possède une triple expertise : en statistique et informatique, en base de données et en marketing ou finance. Machine learning, Deep learning ou encore la Data Vizualisation sont plus que maîtrisés. Le langage informatique, de bases de données ou de programmation sont ancrés dans son vocabulaire. Il est sensible et stratégique, mais aussi passionné des chiffres.

 

Quel diplôme et formation pour être Data Scientist ?

Pour devenir Data Scientist, le même parcours est recommandé que pour être data analyst. Il doit aussi se former à toutes les composantes du big data et ses programmes évoqués précédemment. Un master 6 en gestion et analyse des données massives est envisageable.

Des formations professionnelles de data scientist sont aussi possible pour accélérer la montée en compétence.

 

Le salaire d’un data scientist et ses évolutions possibles

Le salaire du data scientist est d’environ 5 000 euros par mois à son début de carrière.
Il peut vite évoluer en tant que data scientist senior ou chef de projet data.

 

Les débouchés possibles : où travailler ?

Avec l’engouement pour le big data, les industries, les grandes entreprises de la finance, du commerce ou encore médicales ou paramédicales, recrutent davantage les data scientist.

 

6 – Data Miner

 

Le data miner est le nouvel explorateur de données qui vous permettra de parcourir la data.

 

Description du métier de Data Miner

C’est un peu le spéléologue de l’entreprise. Il fouille l’ensemble des données à sa disposition, les explore pour pouvoir sélectionner les données nécessaires à l’entreprise. On appelle ça le Data mining. Analyste et traducteur des données cachées du marketing, il permet de les rendre intelligibles.

 

Son rôle et missions

Ses missions sont assez proches de celles du data analyst dans le sens où lui aussi explore et trie les données issues des différentes sources internes et externes afin d’en extraire les plus utiles. Il jongle entre les données transactionnelles, non-opérationnelles et métadonnées.

Ensuite, il les formate pour qu’elles soient utilisables et réalise des tableaux de data vizualisation afin de comparer les performances actuelles de son entreprise avec ses objectifs de prévisions.

 

Les compétences et qualités nécessaires

Le data miner est un vrai passionné des données et de leur analyse. Il connaît les enjeux de la big data et de l’architecture de base de données, les techniques de classification et de segmentation d’un volume important de données. Il doit maîtriser la datavisualization.

Il a une connaissance accrue dans les :

  • outils d’analyse de données (SQL, NoSQL, SAS, Hadoop)
  • langages de programmation (Java, Python, Perl)
  • outils d’exploration de base de données décisionnelles (Data Warehouse, DataMark)
  • systèmes d’exploitation comme LINUX.

 

Quel diplôme et formation pour être Data Miner ?

Il n’y a pas de diplôme précis pour être data miner, mais un BAC+5 en statistiques avec spécialisation marketing, en statistique et informatique décisionnelle ou en statistiques et économétrie sont recommandés.

A cela s’ajoute une formation professionnelle spécialisée dans le Big Data.

 

Le salaire d’un data miner et ses évolutions possibles

Il touche un salaire d’ingénieur de plus de 3 000 euros par mois. Métier très prisé par les entreprises aux compétences très recherchées, avec de l’expérience, vous pouvez rapidement atteindre 80 000 euros par an en tant que senior.

 

Les débouchés possibles : où travailler ?

En tant que Data Miner vous pouvez travailler au sein d’une agence marketing ou pour les industries de la grande distribution, de la banque ou assurance ou encore au sein de cabinets de consulting. En somme, partout où l’analyse de données est pertinente.

 

7 – Machine Learning Engineer

 

Le métier de Machine Learning Engineer est encore méconnu mais très recherché. On vous présente un des nouveaux métiers de l’intelligence artificielle entre data scientist et ingénieur logiciel.

 

ingénieur data - metiers de l'intelligence artificielle

 

Description du métier de Machine Learning Engineer

Ce métier est issu du machine learning engineering qui consiste à utiliser des logiciels d’ingénierie logicielle et de les combiner avec des méthodes d’analyse de données et de la data science pour créer des modèles de machine learning.
Le machine learning engineer conçoit les logiciels “self-running” capables d’automatiser les modèles prédictifs. C’est lui qui développe les algorithmes nécessaires aux ordinateurs pour qu’ils effectuent des tâches tout seuls.

 

Son rôle et missions

Le machine learning engineer est donc un programmateur informatique. Il invente des algorithmes qui traitent de gros volumes de données de natures diverses. Il doit choisir le modèle le plus pertinent parmi tous pour répondre aux problématiques de l’entreprise.

Parmi les algorithmes les plus connus,  il peut être amené à utiliser l’algorithme de recommandation (utilisé par Netflix par exemple). Le logiciel se nourrit alors de la donnée et des résultats pour ses futures opérations sans intervention humaine.
Il est également chargé d’industrialiser les modèles d’intelligence artificielle et de gérer le cycle de vie des modèles et des données.

 

Les compétences et qualités nécessaires

Travaillant sur des logiciels très sophistiqués, le machine learning engineer doit avoir des connaissances pointues dans le domaine des mathématiques. Il doit aussi parfaitement maîtriser la modélisation et l’architecture des données et les langages de programmation de type Python ou Java et tous les frameworks utilisés en Machine Learning (TensorFlow, Keras).

Il a aussi de très bonnes notions de lenvironnement Agile, d’analyse et est doté d’un grand sens de la collaboration.

 

Quel diplôme et formation pour être Machine Learning Engineer ?

Les entreprises qui embauchent des machine learning engineer privilégient les masters voire les doctorants en informatique, statistiques ou mathématiques. Il est recommandé d’avoir mené un véritable projet lié à la data pour acquérir les notions et expériences nécessaires.

Des formations au machine learning existent aussi, mais avoir déjà un pied dans le milieu est nécessaire.

 

Le salaire et ses évolutions possibles

Par la récence de cette profession, les tranches de salaires ne sont pas vraiment fixées. Vous pouvez gagner en moyenne 45 000 euros par an. En tant que Freelance vous êtes légitime à demander 1 2000 euros par journée travaillée.

Par la suite, les reconversions dans le domaine sont nombreuses comme développeur informatique ou encore data scientist.

 

Les débouchés possibles : où travailler ?

 

Trouver un CDI n’est pas difficile tant la profession est prisée et les experts encore peu nombreux. Les États-Unis sont une belle opportunité. Sinon en France, un peu toutes les grandes entreprises de tous les secteurs embauchent.

8 – Développeur Big Data

 

Voici le dernier métier de l’intelligence artificielle que l’on vous présente aujourd’hui, le développeur Big Data !

 

Description du métier de Développeur Big Data

Véritable maître des langages et codages informatiques, le développeur Big Data intègre les algorithmes aux systèmes de stockage de données. C’est un programmateur dans l’âme.

 

Son rôle et missions

Le développeur Big Data est spécialisé dans les langages de script de types Java, Scala ou Python. Il doit développer des applications spécialisées en big data. Pour utiliser toute la donnée issue du big data il faut en amont créer des applications Big Data. C’est donc la mission principale de ce développeur.

Il développe des solutions extrêmement fiables et performantes capables de traiter de gros volumes de données, supports aux algorithmes.

 

Les compétences et qualités nécessaires

Comme tout excellent développeur, le développeur Big data a de solides compétences sur les logiciels de programmation et de langage script. Il sait également utiliser le multithreading (capacité de rapidité des applications) et comprendre les frameworks Hadoop et Apache Spark et tout ce qui s’y associe.

Enfin il est capable de travailler en équipe et collaborer avec des data scientists ou des architectes big data.

 

Quel diplôme et formation pour être Développeur Big Data ?

Comme tous les métiers du big data, il n’existe pas encore de cursus précis pour devenir développeur big data. Pour le moment, on recommande un BAC+5 en informatique. Embauché pour ses expériences, il doit donc en acquérir sur le terrain et se former seul. Des formations professionnelles en Big Data sont un grand plus pour compléter ses connaissances.

La création de son propre portfolio peut ouvrir des opportunités !

 

Le salaire et ses évolutions possibles

Les développeurs big data sont assez rares et bien lotis. Vous pouvez prétendre à un salaire entre 3 000 et 4 000 euros par mois à vos débuts.

Le consulting big data est une des évolutions possibles.

 

Les débouchés possibles : où travailler ?

Les développeurs big data sont rares et la demande présente. Vous n’aurez pas de mal à décrocher un poste et surtout négocier votre salaire. Enfin vous pourrez user de vos compétences dans de nombreux secteurs : finance, restauration, pharmaceutique, technologies, administrations, etc.

 


J’espère que vous avez pu trouvé les réponses que vous cherchiez sur les métiers de l’intelligence artificielle et du big data. Si vous êtes intéressé par ce milieu et que vous souhaitez suivre une formation rapide pour tout comprendre du big data ou une formation complète pour enrichir vos compétences, n’hésitez pas à nous contacter.

 

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