Salaires dans la data à la hausse : de 38 000 € à 60 000 € annuels selon les profils

Les spécialistes de la donnée ont le vent en poupe

A l’heure où la donnée est au cœur des stratégies d’entreprises, c’est la pénurie du côté des spécialistes de la Data. Résultat, les entreprises se les disputent et les salaires décollent.

Des salaires entre 38 000 € et 60 000 €

Pour des Data Scientists ou des Data Engineers, les salaires s’étalent de 38 000 € à 60 000 € annuels selon la séniorité et les techniques maîtrisées. C’est ce que montre la 1ère étude sur les salaires menée par le Turing Club associé à l’institut de sondage Opinionway.

Les grilles de salaires des  professionnels de la data analysées

L’étude concerne les grilles de salaires des entreprises membres du Turing Club qui réunit 45 sociétés travaillant dans le domaine de la Data, et représentent 10 000 professionnels. 70% des entreprises ont communiqué leurs grilles de salaires. Le Turing Club entend développer les bonnes pratiques dans l’usage de la donnée. On y trouve des sociétés telles que Aid, Mediapost, Soft Computing, Equancy, Publicis ETO, Quantmetry ou Converteo.

Sur ces deux dernières années, le niveau des rémunérations a grimpé de 10% pour ces experts de la data. Cela monte même à 12% d’augmentation pour les profils les plus seniors. « Il existe une demande supérieure  des profils ayant de 2 à 5 ans d’expérience » pointe Arnaud Contival, DG d’Aid et fondateur du Turing Club. Ce qu’il trouve un peu inquiétant . Et de manière générale, « il manque 1 Data Scientist pour 2 demandés » relève le DG. Une voie serait de reconvertir les spécialistes du Data Minig en Data Scientists, suggère-t-il.

Les Data Scientists plus valorisés que les Data Engineers

Dès lors, à quoi doit s’attendre une entreprise qui cherche à recruter actuellement un de ces spécialistes ? Les Data Scientists sont un peu mieux rémunérés que les Data Engineers. Les Data Scientists débutent ainsi à 38 700 € annuels pour un jeune candidat. Cela passe à 43 700 € pour un professionnel ayant 2 ans d’expérience. Le salaire monte à 50 000 € si la personne a entre 2 et 5 ans d’expérience et au-delà, la rémunération est à 59 500 € annuels.

Un Data Engineer débutant est rémunéré à hauteur de 37 900 €

Coté Data Engineers, les salaires se situent un léger cran en dessous. La rémunération est de 37 900 € pour un débutant. Cela passe à 42 900 € pour un professionnel ayant 2 ans d’expérience. Le salaire monte à 49 100 € si la personne possède de 2 à 5 ans d’expérience et au-delà, le salaire est à 57 700 € annuels.

Les rémunérations dépendent de la localisation. Le salaire est inférieur de 4%, ce qui est faible, en début de carrière pour un débutant travaillant en province par rapport à Paris. Mais cet écart augmente sensiblement avec l’expérience. L’écart est de 16% entre Paris et province pour un Data Scientist ayant 5 à 10 ans d’expérience. Il est de 8,5% pour un Data Engineer ayant de 5 à 10 ans d’expérience.

Les universités en tête des profils recrutés

Une grosse moitié (53%) des Data Scientists actuellement en activité chez les sociétés spécialistes de la data du Turing Club sont issus de l’université. Le reste (47%) provient des grandes écoles.

R et Python, les langages du Data Scientist 

Pour rappel, le Data Scientist est le professionnel en charge de la captation, du traitement et de l’analyse des données complexes. Il maîtrise des techniques de Machine Learning dans les environnements de Big Data, et il emploie des langages propres à la Data Science tels que R, Python voire SAS. Quant au Data Engineer, c’est un profil plus informaticien. Il connaît les outils de collecte des données, les plateformes décisionnelles et Big Data. Il sait programmer dans une approche Devops. Il connaît les enjeux de qualité des données et de leur gouvernance. Il travaille avec des langages informatiques tels que SQL/HQL, Python, Scala ou Java.

Un troisième profil existe mais n’a pas été inclus dans l’étude. Il s’agit du Data Analyst ou Marketing Analyst. Il connaît les techniques du Data Management, les statistiques et le Data Mining. Il s’approprie les problématiques des métiers. Il réalise des études liées à la connaissance client.  Ses outils de traitement de la donnée sont le langage SAS, R, SQL, etc. Ils sont porteurs de la présentation des résultats auprès des métiers.

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