« On cherche un Data Scientist qui met aussi les modèles en production » : cette phrase, très courante, mélange deux métiers distincts. Concevoir un modèle (Data Scientist) et l'industrialiser (ML Engineer) demandent des compétences différentes. Confondre les deux mène à des attentes irréalistes.
Les deux profils sont complémentaires mais rarement réunis à haut niveau dans une seule personne. Selon votre maturité, vous avez besoin de l'un, de l'autre, ou des deux — mais il faut le savoir avant de rédiger la fiche.
Explorer, expérimenter, construire un modèle qui répond à un problème.
Le Data Scientist explore les données, formule des hypothèses et conçoit des modèles. Son cœur de métier est l'expérimentation et la rigueur statistique, plus que la mise en production industrielle.
Déployer, fiabiliser et maintenir un modèle en production.
Le ML Engineer prend un modèle et le rend fiable en production : déploiement, monitoring, performance, réentraînement. C'est un profil d'ingénierie logicielle appliqué au ML, très différent de l'exploration.
Signal d'alerte : attendre d'un même profil qu'il excelle à la fois en recherche statistique et en ingénierie de production, c'est chercher un profil rarissime : la plupart penchent nettement d'un côté.
Cela dépend de votre maturité ML et de ce qui vous manque.
Si vous cherchez à explorer la valeur du ML, commencez par un Data Scientist. Si vous avez déjà des modèles à déployer et fiabiliser, c'est un ML Engineer qu'il vous faut. Confondre les deux mène à recruter le mauvais profil.
| Votre besoin | Notre recommandation | L'erreur à éviter |
|---|---|---|
| Vous explorez la valeur du ML | → Data Scientist : stats + ML + métier | Attendre qu'il déploie aussi en prod |
| Vous avez des modèles à déployer | → ML Engineer : MLOps + ingénierie | Confier la prod à un Data Scientist pur |
| Vous avez les deux besoins | Deux profils complémentaires | Chercher l'expert total des deux |
| Vous débutez en ML | Commencez par le besoin dominant | Écrire une fiche qui exige tout |
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