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Les métiers de la Data et de l'IA

Un besoin de reporting, un accès difficile aux données et un modèle à mettre en production ne conduisent pas au même recrutement. La famille Data et IA rassemble les rôles qui rendent ces travaux possibles et utiles aux équipes.

Relier les données à un usage concret

Le Data Engineer construit la collecte, le stockage et la mise à disposition des données. Le Data Scientist les exploite et les interprète pour répondre à une question ou éclairer une décision. Le travail sur les modèles se prolonge, lorsqu'ils sont utilisés en production, par leur déploiement et le suivi de leur fonctionnement.

Ces responsabilités doivent être reliées aux personnes qui utiliseront le résultat. Avant de définir un poste, formulez la question métier, identifiez les données accessibles et précisez la décision ou le service attendu. Convenez avec Engineering de la responsabilité sur le système en production et avec les équipes utilisatrices de la façon d'en apprécier l'utilité.

Comprendre la répartition des rôles

Rendre les données accessibles et exploitables

L'ingénierie des données organise leur collecte, leur stockage et leur mise à disposition. Pour distinguer votre besoin d'architecture, d'ingénierie ou de transformation analytique, décrivez les données à relier, leurs utilisateurs et les problèmes de qualité à traiter. Les intitulés servent ensuite à approfondir ce périmètre.

  • Data engineer
  • Data architect
  • Analytics engineer

Éclairer une question à partir des données

Le Data Analyst construit notamment des analyses et des tableaux de bord pour rendre les données utiles à la décision. Le Data Scientist développe aussi des modèles d'apprentissage pour répondre à des problèmes. La frontière n'est pas étanche : un analyste peut modéliser. Précisez la place de l'analyse, de la restitution et du développement de modèles dans le poste.

  • Data analyst
  • Data scientist

Passer de l'expérimentation au fonctionnement suivi

Les pratiques MLOps relient notamment tests, déploiement, automatisation et surveillance des modèles. Elles permettent de distinguer le travail expérimental des responsabilités d'exploitation. Un projet peut réunir plusieurs spécialistes : précisez qui intervient sur le modèle, son intégration et son suivi.

  • ML engineer
  • MLOps engineer
  • LLMOps engineer
  • AI engineer

Définir les mandats spécifiques en IA

Pour un besoin de recherche, d'intégration auprès de clients ou de direction Data et IA, décrivez les livrables et la portée des décisions. Les titres émergents méritent le même cadrage : indiquez le système concerné, les utilisateurs et les critères d'évaluation avant de retenir un nom de poste.

  • Chief Data / AI Officer
  • Forward deployed engineer
  • Prompt engineer
  • Chercheur en IA

Les fiches métier de cette famille

Choisir selon le problème rencontré

Deux équipes utilisent des chiffres contradictoires

Si un indicateur change selon son origine, examinez les définitions, les transformations et les sources avant de demander un nouveau tableau de bord. Confiez explicitement la résolution de ces divergences et leur validation avec les utilisateurs.

Les données sont difficiles à récupérer

Si l'analyse dépend d'extractions manuelles ou de données indisponibles, décrivez les accès et les flux à construire. Ce besoin peut orienter vers l'ingénierie des données plutôt que vers un rôle principalement chargé d'interprétation.

Un modèle fonctionne en démonstration

Avant d'organiser son utilisation réelle, définissez les conditions de déploiement, les tests et le suivi attendu. Pour un modèle prédictif, le suivi de sa performance peut conduire à une nouvelle itération. Attribuez cette responsabilité au lieu de considérer la démonstration comme la fin du projet.

Une fonctionnalité d'IA doit rejoindre un produit

Si le besoin concerne un service utilisé par des clients, précisez les interactions avec le logiciel existant et les situations d'échec à traiter. Associez les responsables produit et techniques au cadrage du poste et à l'évaluation du résultat.

Cadrer les moyens autant que le résultat

Vérifier les données disponibles

Listez les sources accessibles et les restrictions connues. Si leur préparation fait partie du poste, rendez ce travail visible ; sinon, identifiez l'équipe qui le prend en charge.

Définir une évaluation liée à l'usage

Précisez comment les utilisateurs examineront les résultats. Une mesure technique peut aider à suivre un modèle, mais le brief doit aussi indiquer le service attendu et les conséquences d'une erreur.

Attribuer le suivi après livraison

Nommez les responsables des données, du système et des évolutions. Prévoyez comment les retours d'usage déclencheront une correction, une nouvelle analyse ou une nouvelle expérimentation.

Questions fréquentes

Comment cadrer une mission Data dont la question métier reste floue ?

Prévoyez une première étape de cadrage avec un utilisateur identifié. Faites formuler la décision qu'il cherche à prendre, les informations qui lui manquent et un livrable permettant de tester l'utilité du travail. Limitez ce premier périmètre avant d'étendre la mission à d'autres usages.

Comment comparer deux candidatures avec des intitulés IA différents ?

Comparez les responsabilités exercées sur des systèmes concrets : préparation des données, expérimentation, intégration et exploitation. Demandez dans quel contexte le candidat a travaillé et ce qu'il a personnellement pris en charge, puis rapprochez ces expériences du périmètre à pourvoir.

Sources