Recruter le parfait head of data

Le parfait head of data existe-t-il ? Cette question tourmente les responsables RHs en charge de trouver le parfait head of data pour leur structure : en effet, ils doivent souvent concilier des demandes qui apparaissent antinomiques. Trouver un profil de méga geek communicant parfaitement, une personne très ambitieuse mais qui devra accepter de mettre la main à la patte au démarrage, une personne à la pointe techniquement mais dotée d’une parfaite compréhension business… Pour sortir de ce casse-tête, voici quelques conseils.

 

Bien définir le profil recherché

Trouver le bon Head of Data prend souvent plus de temps que nécessaire car les entreprises souhaitent souvent recruter une personne qui concilierait les 2 profils de heads of data:

  • L’expert technique : profil geek, il maîtrise la logique de la data science et ses enjeux techniques. Très bon mathématicien, il dispose d’une très bonne compréhension de la logique des algos et est capable de les programmer par lui-même. En veille constante sur l’état de l’art de la data science, il fait figure de rôle modèle et a une légitimité naturelle auprès des data scientists juniors grâce à une expérience professionnelle réelle dans une équipe spécialisée en big data. C’est le lead data scientist.
  • L’évangélisateur : profil business, il comprend les enjeux de l’approche big data et intelligence artificielle et doit tout faire pour détecter les projets à plus fort ROI. Communicant hors pair, il favorise le développement de l’approche data en interne en faisant le pont entre les équipes techniques data et les différents métiers de l’entreprise. Doté d’un bon sens relationnel et d’un bon business sense, il doit devenir le monsieur data à-même de faire avancer les projets grâce à sa bonne connaissance du secteur et de son entreprise. C’est le responsable de l’activité data.

Evidemment, il est rare de trouver des profils fort à leur aise dans ces deux habits.

Adaptez votre recherche à votre entreprise

Pour lever cet obstacle, on peut essayer de construire cette réflexion à partir de constats objectifs :

  • Où en est votre organisation sur ces sujets?  : Si vos équipes métier sont convaincus du gisement de valeurs résidant dans l’approche data, autant intégrer dans un premier temps un profil plus technique puisqu’il trouvera un accueil favorable en interne. Si à l’inverse, vous faite partie d’une grande organisation où les enjeux humains et politiques sont élevés, un profil d’évangélisateur aura beaucoup plus de chances de faire réussir une approche data.
  • Quelles sont les ressources disponibles sur votre marché et avec votre budget? Quelque soit finalement votre envie, le marché de la data est un marché pénurique où les talents sont rares et chers.  Nombre d’entreprises recrutent un head of data très fort sur une de ces 2 casquettes en le soutenant en interne par des profils très techniques ou par des sponsors de haut niveau. On peut par exemple former un binôme en convertissant une ressource interne en évangélisateur et en recrutant un jeune expert technique.

Un marché où il existe très peu d’experts expérimentés

Comme nous le disions, il faut s’adapter à un marché relativement nouveau où les profils expérimentés ne sont pas légion. Mieux vaut donc ne pas perdre du temps en cherchant des profils très expérimentés puisque la grande vague du big data est plutôt récente.

Les premiers Moocs spécialisés (dont le fameux cours d’Andrew Ng sur l’intelligence artificielle) sont sortis entre 2008 et 2011 et les masters spécialisés en école ont plutôt vu le jour à partir de 2012. Rechercher un profil de 10 ans d’expérience dans le big data nous semble donc légèrement complexe.

Disposer en revanche d’une personne à jour techniquement ayant eu des expériences préalables en IT ou Statistiques est de l’ordre du possible. Cette population a en général fait l’effort de s’autoformer et ils ne sont pas nombreux. Il faut donc savoir mettre de coté ses autres exigences si le niveau d’expérience technique est un critère important pour vous.

Fort heureusement, la data science apparaît comme un débouché de plus en plus classique pour des étudiants en école d’ingénieurs et l’évolution du marché permet de recruter aujourd’hui d’excellents profils de 3 ans d’expérience ayant fait leur expérience dans de très beaux départements de data science.

Si vous voulez absolument trouver le bon profil pour vous, n’hésitez pas à nous contacter.

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