Management — 03/09/2015 at 16:00

« Data scientist », le nouveau métier star

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La chasse aux data scientists, ces analystes des mégadonnées (ou big data), bat son plein dans les banques et les sociétés d’assurances.

Chez Axa, 130 recrutements sont programmés pour 2015. « Nous investissons aussi depuis plusieurs années dans la formation en interne, explique Diane Rivière, directrice du recrutement et de la marque employeur d’Axa France. D’ici à la fin de l’année, 180 actuaires et ingénieurs auront ainsi été formés à la ‘data science’. » A une autre échelle, les effectifs du pôle « Analyse de la donnée client » de LCL sont passés de cinq collaborateurs fin 2013 à quatorze aujourd’hui. « Les acteurs de la finance figurent parmi les premiers recruteurs pour ces profils, observe Emmanuel Stanislas, président de Clémentine, cabinet de conseil en recrutement spécialisé dans les métiers IT et digitaux. Historiquement, les banques et les groupes d’assurances ont depuis longtemps un coup d’avance dans les métiers de l’analyse quantitative, du ‘scoring’, du prédictif… » « C’est d’ailleurs cette expertise et notre désir de connaître intimement les risques auxquels sont exposés nos clients, afin de mieux les protéger, qui nous permettent d’être aujourd’hui attrayants sur un marché du recrutement très tendu, où nous sommes en compétition avec d’autres industries comme le tourisme, le ‘retail’ ou les services », précise Diane Rivière.

La richesse des missions dévolues aux data scientists a convaincu Rafael Parpinel Cavina, 24 ans, de rejoindre le « Data Innovation Lab » (DIL) d’Axa en septembre 2014. Ce polytechnicien d’origine brésilienne, titulaire du master Mathématiques Vision Apprentissage de l’ENS Cachan, n’a en effet pas hésité lorsqu’à la fin de son stage, le DIL lui a proposé un CDI. « Avant de rejoindre Axa, je ne connaissais pas du tout le métier de l’assurance. Mais je me suis très vite rendu compte que les cas d’usage traités au sein du Lab allaient me permettre d’exploiter toutes les palettes d’algorithmes et de modèles prédictifs que l’on m’a enseignés lors du master. J’ai aussi été séduit par le côté innovant de l’entreprise qui nous pousse à nous intéresser à la science de la donnée, mais aussi aux objets connectés, à la compréhension du risque, aux applications mobiles, au marketing… »

Des projets diversifiés
Data scientist au sein du pôle « Analyse de la donnée client » de LCL, Céline Theeuws a, elle, rejoint la sphère bancaire en toute connaissance de cause en janvier dernier. « Avant d’intégrer Bouygues Télécom en 2009, j’avais travaillé pendant trois ans pour une start-up spécialisée dans le ‘scoring’ et la modélisation de données pour des banques comme Fortis et Citibank, raconte cette jeune Belge de 32 ans, titulaire du master en statistiques de l’université catholique de Louvain-la-Neuve. Lorsque j’ai eu envie d’un nouveau défi après six années chez Bouygues Télécom, j’ai ciblé mes recherches d’emploi uniquement dans les banques car je savais que les sujets y sont très diversifiés. »

Au quotidien, Céline Theeuws est impliquée dans cinq ou six projets simultanément. « Je viens par exemple de terminer un ‘score’* qui doit nous permettre d’anticiper le passage à la vie active des clients de LCL, et qui a obtenu un taux de réussite de 85 % lors des premiers tests, précise la jeune data scientist. La prochaine étape sera le lancement d’une grande campagne de tests qui débouchera sur sa généralisation s’il est bien accueilli par les clients. » Chief data scientist et analytic de Saxo Bank depuis deux ans, Carmine Gioia intervient quant à lui sur des dossiers à court et long terme. « Je conçois en ce moment des algorithmes qui doivent nous permettre d’améliorer l’expérience du client sur notre site internet, l’objectif étant que nos clients aient accès à toutes les informations utiles pour optimiser leur ‘trading’, confie cet Italien d’origine de 42 ans, titulaire d’un doctorat en statistiques décroché à la Copenhague Business School et qui enseigne parallèlement depuis dix ans au prestigieux Massachusetts Institute of Technology (MIT). Sur le long terme, je travaille actuellement sur la création d’un système de recommandation automatique capable de comprendre les besoins du client et de lui fournir toute l’information dont il a besoin, que ce soit sur le site internet ou en mobilité. »

Contrairement aux idées reçues, un data scientist n’est pas en permanence collé devant son écran en train de faire de la programmation. « Sur tous mes dossiers, je suis en contact très étroit avec les métiers, indique Rafael Parpinel Cavina. Par exemple, pour construire une nouvelle solution dédiée à la détection de la fraude, j’étais en relation permanente avec les équipes. Elles nous ont exposé leurs besoins, qu’il a fallu comprendre et intégrer pour construire des algorithmes en phase avec leurs attentes. »

Le jeune mathématicien n’a aucun mal à se projeter dans cinq ans : « D’ici là, je serai probablement devenu un expert d’une des branches de la ‘data science’, quelqu’un qui sera capable d’apporter des réponses plus efficaces et plus rapides à des problématiques de plus en plus complexes. » De son côté, Carmine Gioia se voit toujours au sein de Saxo Bank : « Il y a encore tellement de choses à faire pour atteindre l’objectif que je me suis fixé, qui est de quadrupler le nombre de clients grâce à la ‘data science’. J’aimerais aussi toujours avoir un pied dans la recherche puisque, aujourd’hui, je passe environ 20 % de mon temps au MIT. » Pour Diane Rivière, les perspectives d’évolution d’un data scientist sont multiples. « En fonction de son appétence pour les technologies ou pour le métier de l’assurance, un ‘data scientist’ qui nous rejoint pourra soit poursuivre dans son domaine d’expertise, en développant sa polyvalence dans les technologies et les outils émergents, soit rejoindre nos équipes métiers en CRM (gestion de la relation client, NDLR), actuariat, ‘risk management’ ou définition des nouvelles offres pour nos clients », conclut la directrice du recrutement d’Axa France.

*Notation des résultats obtenus par un algorithme ou un programme informatique.

AGEFI

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