Des récents emplois jaillissants avec le Big Data. Grandes écoles et universités ajustent leur cursus en mathématiques et en informatique pour être à la page face  à cette demande croissante.

A 24 ans, Matthieu.M a fait plusieurs entretiens d’embauche. Le diplômé du master « MASH » (mathématiques, apprentissage et sciences humaines) à l’université Paris-Dauphine et l’Ecole normale supérieure (ENS) occupe le poste de « data scientist » chez Kayrros depuis un an et demi.

Cette start-up de l’analyse de données dans l’énergie croît à la vitesse grand V. Deux ans après son ouverture, elle compte déjà une centaine de salariés, dont un tiers d’analystes e processus d’embauche passe par un « data challenge » afin d’examiner les compétences en mathématiques des candidats. Un besoin quand on baigne au milieu des algorithmes.

Matthieu.M est conscient d’avoir fait un métier en plein essor : « Je reçois toujours des messages de recruteurs sur LinkedIn, même en ayant cessé ma recherche d’emploi. »

« C’est facile de changer de job dans notre domaine », déclare Ngoc Bich.N. La jeune femme de 24 ans, ayant un master informatique en data science de l’université Claude-Bernard-Lyon-I, est data scientist au sein de la société de conseil Datategy, après une première expérience lyonnaise «les sociétés approchaient directement nos professeurs, qui nous transmettaient les offres. Quand j’ai pris la décision de venir à Paris, je n’ai trouvé aucune difficulté à trouver mon emploi actuel. »

L’or noir des data

A l’ère du Big Data et de ses nouveaux métiers – data scientist, « data consultant », « data analyst », « data engineer », « data architect »…« les entreprises possèdent un trésor : la donnée. Trésor qu’elles ne maîtrisent pas encore », mentionne Katya Lainé, coprésidente du comité innovation et technologies du Syntec numérique et PDG de Kwalys. Les référentiels clair de ces métiers sont encore en construction, car ils sont très mouvants, décrypte-t-elle, « mais les besoins sont là ! ».