3 façons de protéger votre emploi de data scientist contre les licenciements en 2025

Le Forum économique mondial s'attend à 41 % des entreprises dans le monde En réduisant ses effectifs en raison de l'essor de l'intelligence artificielle d'ici 2030, alors que des entreprises comme Meta ont annoncé Projets de réduction des effectifs cette année.

Cela signifie une chose : Plus de licenciements dans le secteur technologique en 2025.

Je connais personnellement plusieurs collègues qui ont été touchés par les licenciements dans le secteur technologique l’année dernière. Cela m’a rendu de plus en plus anxieux quant à ma carrière en science des données, alors j’ai commencé à faire des recherches. J'ai parlé à des scientifiques de données expérimentés et à des chefs d'équipe, ainsi qu'à des ingénieurs logiciels et à des chefs de produit, pour comprendre l'impact des licenciements technologiques sur la science des données.

J'avais deux questions urgentes :

1. Comment puis-je protéger mon emploi de data scientist contre les licenciements ?
2. Est-il encore intéressant de devenir data scientist en 2025 ?

D’après les informations que j’ai recueillies et mon expérience personnelle, je pense que les emplois en science des données existeront toujours dans les cinq prochaines années. Toutefois, seuls les « data scientists à valeur ajoutée » resteront, tandis que ceux qui n’améliorent pas les résultats de l’entreprise seront licenciés.

Bien qu'aucun emploi ne soit à 100 % à l'abri des licenciements, je vais partager avec vous 3 façons de le devenir. Data scientist indispensable.

À la fin de cet article, vous apprendrez :

• Comment obtenir et conserver un emploi bien rémunéré en science des données
• Comment protéger votre carrière en science des données contre les licenciements et l'ascension rapide vers des postes de direction

1. Construire une base solide

En tant que data scientist, vous devez vous concentrer sur la construction d’une base solide en statistiques, en apprentissage automatique et en mathématiques. Bien que les outils et les langages de programmation évoluent constamment, les concepts de base restent les mêmes. Comme vous le savez, les modèles d’IA peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus rapides grâce à l’apprentissage automatique et à la programmation.

Cependant, aucune entreprise ne s’appuiera entièrement sur le travail d’un modèle d’IA pour prendre des décisions de plusieurs millions de dollars. Les entreprises devront embaucher des scientifiques des données, des experts capables de guider l’IA, de déboguer ses erreurs et de fournir rapidement des informations. Le data scientist discutera des meilleures techniques à utiliser, changera de cap lorsqu'une approche ne fonctionne pas et validera tous les résultats fournis par l'IA.

Cependant, l’entreprise aura besoin de moins de personnes pour effectuer le travail en raison de l’efficacité améliorée apportée par l’IA. Ces scientifiques des données seront bien rémunérés, mais ils doivent avoir une solide compréhension des concepts fondamentaux liés aux statistiques et à l’apprentissage automatique, ainsi que de solides compétences en logique et en raisonnement. Alors que la plupart des entreprises se concentrent aujourd’hui sur l’exécution et la rapidité, les organisations commenceront à privilégier les scientifiques des données dotés de solides connaissances théoriques des modèles d’apprentissage automatique.

Voici quelques ressources gratuites que je recommande pour apprendre les mathématiques et la théorie derrière les applications de la science des données :

• Chaîne YouTube 3Blue1Brown Pour les concepts mathématiques tels que l'algèbre linéaire, le calcul et les réseaux neuronaux.
• Playlist d'apprentissage automatique de Krish Naik Comprendre les concepts de base du ML
• Chaîne YouTube Statquest Pour les statistiques

 

2. Choisissez des rôles axés sur l’entreprise.

Tout employé qui génère directement des revenus pour l’entreprise est un employé précieux. Malheureusement, de nombreux rôles de science des données se concentrent sur l’impact futur plutôt que sur les gains de revenus immédiats.

Par exemple, j’ai travaillé une fois sur un projet de 4 mois visant à segmenter notre clientèle pour un meilleur ciblage. À la fin des quatre mois, le modèle de segmentation client que nous avons créé n'était pas utilisé en production car il ne fonctionnait pas bien sur les données utilisateur réelles. Nous avons fini par abandonner tout le projet.

De nombreux rôles en science des données ressemblent à cet exemple : ils se concentrent sur l’expérimentation. Les scientifiques des données créent souvent Des choses qui pourraient fonctionner à l'avenir Au lieu de projets qui rapportent de l’argent en ce moment. Par conséquent, si un licenciement survient et qu’une entreprise doit prendre la décision de licencier quelqu’un, elle ciblera probablement l’équipe de science des données qui n’est pas essentielle pour obtenir un impact commercial direct.

En revanche, si vous choisissez un poste en science des données plus proche de l'entreprise, où vous travaillerez directement avec les parties prenantes et les équipes commerciales pour prendre des décisions qui génèrent des revenus, votre emploi sera plus sûr. Par exemple, si vous travaillez chez Google et que vous êtes en mesure de conseiller l'équipe produit sur une fonctionnalité de recherche susceptible de générer davantage de revenus pour l'entreprise, votre travail aura un impact direct sur le chiffre d'affaires. Vous serez ainsi plus pertinent pour l'entreprise et moins susceptible d'être remplacé.

 

3. Donnez la priorité à la clarté sur tout le reste.

Si vous voulez conserver votre emploi et obtenir une promotion, vous devez être visible. Cela s’applique à tous les rôles, pas seulement à la science des données.

Permettez-moi d’illustrer cela avec l’exemple de deux collègues – Pammy et Jim – qui travaillent tous deux dans le domaine de la science des données.

Jim est doué pour traiter les chiffres. C'est un génie de la programmation qui crée des modèles d'apprentissage automatique très précis et d'une grande valeur pour l'entreprise. Mais Jim ne fait jamais la promotion de son travail. Il reste généralement silencieux lors des réunions et personne n'utilise ses modèles parce qu'ils ne comprennent pas vraiment ce qu'il fait. Lorsque les équipes ont besoin d’une analyse de la part de Jim, elles se retrouvent souvent à regarder ses feuilles de calcul, passant beaucoup de temps à essayer de transformer ses chiffres en une décision.

D’un autre côté, Pami est douée en programmation et en calcul. Mais elle passe des heures à promouvoir ses modèles dans diverses fonctions commerciales. Documentez toute analyse que vous trouvez via une présentation ou affichez-la dans un tableau de bord, en mettant en évidence les informations importantes pour que les équipes puissent prendre des décisions. Elle exprime également activement ses idées lors des réunions d’équipe et explique clairement les concepts techniques aux parties prenantes de l’entreprise. En conséquence, Pammy reçoit systématiquement de meilleures évaluations de performance que Jim. La plupart des équipes de direction savent qui elles sont et aiment travailler avec elles. Vous êtes promu plus rapidement, vous avez donc moins de risques d'être licencié lorsque l'entreprise décide de réduire les coûts.

La capacité à communiquer et à promouvoir votre travail est quelque chose que tous les professionnels de la technologie doivent développer pour gravir rapidement les échelons de leur carrière, et les scientifiques des données ne font pas exception.

 

Points clés

Le marché du travail est incertain et il semble que les licenciements dans le secteur technologique ne s’arrêteront pas de sitôt. Pour les data scientists (ou même ceux qui en aspirent), cela peut être déroutant.

Il existe néanmoins des moyens de rester compétitif sur ce marché du travail et de réussir : en se concentrant sur les concepts fondamentaux, en travaillant en étroite collaboration avec les équipes de génération de revenus et en faisant la promotion de votre entreprise auprès des parties prenantes.