Métiers Data & IA

Le Data Analyst explore et visualise les données pour répondre à des questions business précises. Il crée des dashboards, conduit des analyses ad hoc et communique ses insights aux décideurs. C'est la porte d'entrée la plus accessible du monde data, quel que soit votre background initial.

L'Analytics Engineer prend en charge la transformation et la modélisation des données dans le warehouse (avec dbt), créant une couche de données fiable, documentée et testée pour les équipes analytiques. Ce profil, né avec l'essor de dbt, est bien établi aux US et UK, et en forte émergence en France — concentré dans les startups et scale-ups tech-first.

Le Product Owner Data pilote le backlog et la roadmap des produits data (plateforme, dashboards, modèles ML) en lien avec les équipes métier et technique. Interface clé entre la stratégie et l'exécution. Profil particulièrement accessible pour des profils issus du commerce, de la gestion de projet ou du conseil.

Le Data Engineer conçoit, construit et maintient les pipelines de données qui alimentent les équipes analytics et ML. Il est le garant de la qualité, de la disponibilité et de la scalabilité des données.

Le Data Scientist explore les données, construit des modèles prédictifs et transforme des questions business en solutions algorithmiques. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes métier et engineering.

L'AI Engineer conçoit et déploie des applications fondées sur des LLMs : pipelines RAG, agents IA autonomes, chatbots métier, outils d'extraction et d'analyse de documents. Il fait le pont entre les capacités des modèles fondationnels et les besoins business. Ce profil a largement absorbé le rôle de Prompt Engineer depuis 2024 et représente l'un des postes les plus recherchés du marché en 2026.

Le ML Engineer fait le pont entre la data science et la production. Il industrialise les modèles ML : packaging, déploiement, monitoring et réentraînement continu. Profil très recherché dans les organisations matures. À distinguer du MLOps Engineer : le ML Engineer est plus orienté modèle et code (Python, APIs, feature engineering), le MLOps est plus orienté infrastructure et automatisation des pipelines d'entraînement.

Le MLOps Engineer se spécialise dans l'automatisation du cycle de vie des modèles ML : pipelines d'entraînement automatisés, déploiement continu, monitoring du data drift et réentraînement déclencheur. Profil distinct du ML Engineer : là où le ML Engineer code les modèles et les APIs, le MLOps Engineer construit l'infrastructure et les pipelines qui les entourent. Ce rôle existe surtout dans les organisations avec des dizaines de modèles en production.

Rôle émergent inspiré du SRE (Site Reliability Engineer) appliqué à la data. Le DRE est responsable de la fiabilité, de l'observabilité et de la qualité des pipelines en production. Ce poste existe principalement dans les organisations avec des dizaines de pipelines critiques en production — rare dans les grandes entreprises françaises traditionnelles, plus fréquent dans les scale-ups tech-forward.

Le Data Architect conçoit la vision technique de l'infrastructure data d'une organisation. Il définit les patterns d'architecture, les standards technologiques et la stratégie de gouvernance des données.

Le Staff ou Principal Data Engineer est un ingénieur senior qui dépasse le scope d'une équipe. Il prend en charge les décisions d'architecture transverses, définit les standards et bonnes pratiques, et mentore les équipes. Pas de management direct, mais un impact organisationnel fort.

Le CDO définit et pilote la stratégie data de l'entreprise. Il est responsable de la gouvernance des données, de la valorisation des actifs data et de l'adoption de la culture data dans toute l'organisation. En 2026, le CDO doit maîtriser les architectures data modernes (Lakehouse, Data Mesh), l'impact de l'AI Act sur la gouvernance, les réglementations sectorielles (DORA pour la finance, BCBS 239 pour les banques) et savoir construire une organisation data product. Dans les grands groupes régulés, il supervise directement la conformité réglementaire.

Le Prompt Engineer conçoit, optimise et évalue les prompts qui pilotent les LLMs dans des applications métier. Il construit des pipelines RAG, évalue la qualité des réponses et travaille à l'interface entre l'IA générative et les besoins business. Attention : le rôle de Prompt Engineer pur est en déclin depuis 2024, absorbé par le profil AI Engineer. Pour maximiser votre employabilité, priorisez Python, LangChain/LangGraph et la construction de pipelines RAG complets.