Salaires des métiers de la Data en 2025 : Data Analyst, Engineer, Scientist...
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Les métiers dans la Data sont très demandés. Ces postes au coeur de la transformation digitale des entreprises et des startups. Il est primordial pour les entreprises et les candidats de savoir comment se positionner sur un marché qui bouge très vite. Avec les besoins croissants de talents dans le secteur de l'Intelligence Artificielle (IA), certains postes pourraient voir leur rémunération continuer à augmenter.
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Synthèse des salaires dans la data
Retrouvez plus de détails en fonction du niveau d'expérience, de la localisation et d'autres postes de la donnée dans la suite de l'article.
Quel est le salaire d'un Data Analyst en France ?
Le rôle de Data Analyst est de réaliser les analyses et construire les dahsboards pour exploiter la donnée au sein de l'entreprise. Le salaire d'un Data Analyst est très variable car il dépend fortement de la formation. Pour des profils issus d'une grande école d'ingénieur, les salaires seront au-dessus de 40 000 euros annuel brut, et peuvent monter jusqu'à 45 000 ou 50 000 euros annuel brut.
Pour un Analytics Engineer avec des compétences proches de celles d'un Data Engineer, les salaires peuvent être augmenter (en moyenne +5 à 10%).
Remarque : De nombreuses formations en reconversion de Data Analyst existent. Les profils n'ayant pas de formation en lien avec le métier de Data Analyst, et qui ont uniquement suivi un bootcamp peuvent voir leur rémunération abaissée par rapport à d'autres candidats.
Quel est le salaire d'un Data Engineer en France ?
Le Data Engineer conçoit l'architecture permettant de collecter, traiter et restituer la donnée au sein de l'entreprise, à destination des Analysts et Scientists. C'est un des postes le plus demandés dans la data avec un nombre d'offres d'emploi à pourvoir qui reste très important.
Sur un poste de contributeur individuel, il s'agit probablement du rôle avec le niveau de rémunération le plus élevé en moyenne, quel que soit le diplôme du candidat.
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Quel est le salaire d'un Data Scientist en France ?
Le Data Scientist conçoit développe des modèles prédictifs à partir de données statistiques et d'algorithmes de Machine Learning. L'employabilité des Data Scientists est fortement déterminé par le niveau de formation. S'il est difficile pour un jeune diplômé de trouver un emploi sur ce type de poste, les profils issus des meilleurs écoles d'ingénieurs peuvent viser des salaires très attractifs dès la sortie de leur formation.
Les niveaux de rémunérations et l'attractivité sur le marché de l'emploi sont donc très hétérogènes en fonction de la formation et du niveau de diplôme des candidats. Pour un profil diplômé de l'école Polytechnique, de Centrale ou des Mines, on ne sera pas sur des grilles salariales totalement différentes d'autres formations.
Quel est le salaire d'un ML Engineer ?
Le Machine Learning Engineer conçoit, développe et déploie des modèles d’apprentissage automatique pour les intégrer dans des applications concrètes. Les niveaux de rémunérations d'un ML Engineer est sensiblement proche de celle d'un Data Scientist.
Le constat sur l'hétérogénéïté en fonction de la formation reste vrai (diplôme d'une grande école d'ingénieur vs autres formations).
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Quel est le salaire pour un poste de Data Gouvernance en France ?
Le métier de Data Gouvernance se trouve plutôt dans les grandes entreprises à partir d'un certain stade. Il vise à définir les responsabilités et les processus qui impacte les données au sein de l'organisation.
A noter que ce métier n'existe pas dans les start-ups et scale-ups.
Quel est le salaire d'un Head of Data et d'un Chief Data Officer ?
Le Head of Data est le manager d'un pôle Data. On parle de Chief Data Officer ou de CDO dans le cas où la personne est membre du Comex, généralement dans des entreprises ou la Data est au coeur du produit, ou bien dans un grand groupe ou une scale-up.
Comment recruter des candidats dans la data ?
Recruter des talents dans la data est complexe :
- Ce sont des profils pénuriques.
- Il est difficile d'accéder aux meilleurs talents.
- Pour attirer les meilleurs talents sur des postes confirmés ou séniors, il est nécessaire de développer son réseau et de réaliser de l'approche directe.
Pour des profils juniors, jeunes diplômés, il est important de développer des relations avec les meilleures écoles de formation Data. Pour des profils séniors, sourcer les meilleurs talents peut être indispensables car ceux-ci candidatent très peu, en particulier sur des postes de Data Engineer et Analytics Engineer.
Il peut être nécessaire de passer par un cabinet de recrutement Data comme Licorne Society qui peut vous accompagner pour chercher et attirer les meilleurs talents dans ce domaine.
Les secteurs et entreprises qui recrutent dans la Data
La guerre des talents Data n'est pas uniforme. Les compétences techniques (Python, SQL, Cloud) sont la base, mais c'est le secteur d'activité et la maturité de l'entreprise qui font grimper les enchères et redéfinissent les grilles salariales.
DeepTech, FinTech et HealthTech : Les secteurs qui tirent leur épingle du jeu
Si l'e-commerce et le retail ont des besoins constants, trois secteurs se détachent nettement par leur capacité à attirer les meilleurs profils.
- FinTech/AssurTech : Ici, la donnée est le produit. Modélisation du risque, détection de fraude, trading algorithmique : l'impact financier est immédiat. Les fonds d'investissement et néo-banques paient une prime pour l'expertise métier.
- HealthTech : La R&D médicale et la MedTech génèrent une demande massive. La complexité et la sensibilité des données exigent des profils de niche (bio-informaticiens, Data Engineers spécialisés en imagerie), et les salaires suivent.
- DeepTech (et IA Générative) : C'est le terrain de jeu de l'IA de pointe (LLM, Computer Vision). Les entreprises s'arrachent l'élite : des profils issus de la recherche (PhDs) et des MLOps capables d'industrialiser ces modèles complexes. Leur rareté leur donne un pouvoir de négociation.
Les grandes entreprises vs les startups : Impact sur les salaires
Le choix de la structure impacte directement le "package" de rémunération.
- Grands groupes (CAC40, GAFAM) : Ils misent sur la sécurité et le package global (fixe élevé, participation, RTT). Chez les "Big Tech" cotées, ce sont les actions (RSU) qui font la différence, pouvant doubler le fixe sur plusieurs années. Le revers : des grilles plus rigides et une évolution souvent plus lente.
- Startups / Scale-ups : Le pari se joue sur l'equity (BSPCE). Le fixe est parfois moindre, mais le potentiel de gain à l'exit (rachat, IPO) est l'argument principal. Les scale-ups (en hyper-croissance) sont les plus agressives : elles doivent s'aligner sur les fixes des grands groupes et offrir des BSPCE attractifs pour séduire les profils "builders" prêts à tout construire.
