Les 5 métiers les plus demandés dans la Data en 2026

La data est devenue l’or noir des entreprises. En 2026, les besoins en compétences analytiques explosent et les profils qualifiés restent rares. Cette pénurie de talents booste l’employabilité et les rémunérations du secteur.

Si tu cherches une orientation professionnelle porteuse, les métiers de la donnée méritent toute ton attention. Data scientist, data engineer, data analyst, machine learning engineer, chief data officer : découvre les 5 profils les plus convoités. 

Missions au quotidien, parcours de formation, salaires d’entrée et trajectoires de carrière : voici le guide complet pour faire ton choix.

Data scientist : l’expert de la modélisation prédictive

Le data scientist occupe une place centrale dans la stratégie des entreprises en 2026. Son expertise en modélisation prédictive oriente directement les décisions business et alimente l’innovation produit.

Missions et formations

Au quotidien, le data scientist analyse et modélise des données massives afin d’en extraire des insights stratégiques. 

Son travail démarre par la collecte et le nettoyage des données brutes, puis se poursuit avec l’exploration et la modélisation de jeux de données complexes. Il développe ensuite des algorithmes de machine learning et d’IA adaptés aux problématiques métiers. Enfin, il présente ses résultats aux décideurs grâce à la data visualisation.

Cette fonction transversale implique une collaboration étroite avec les équipes métiers, IT et la direction générale. La demande explose d’ailleurs avec la généralisation de l’IA et de l’automatisation dans tous les secteurs.

Côté compétences techniques, voici ce que les recruteurs attendent :

• Statistiques et mathématiques appliquées
• Programmation (Python, R)
• Machine learning
• Visualisation de données

Plusieurs parcours mènent à ce métier :

• Écoles d’ingénieurs
• Masters spécialisés en data science
• Cursus universitaires en mathématiques appliquées
• Bootcamps spécialisés

Le Mastère IA & Big Data de Sup de Vinci prépare justement à ces fonctions en alternance.

Salaire et évolution de carrière

En début de carrière, un data scientist touche entre 40 000 € et 50 000 € bruts annuels. Cette rémunération évolue rapidement selon l’expérience acquise et le secteur d’activité.

Les perspectives de progression sont multiples :

• Lead data scientist
• Chief data officer
• Expert IA
• Consultant indépendant

La rareté de ces profils facilite la mobilité internationale. Par ailleurs, les compétences transverses comme le management, le pilotage de projets et la veille technologique sont particulièrement valorisées par les employeurs.

Data engineer : le bâtisseur des infrastructures de données

Sans data engineer, pas de données exploitables. Ce professionnel conçoit, déploie et maintient les architectures qui rendent la data accessible à toute l’entreprise. En 2026, la multiplication des projets de transformation digitale propulse la demande de ces profils vers des sommets.

Missions et formations

Le data engineer construit les fondations sur lesquelles travaillent ensuite les data scientists et les analystes. Sa mission principale consiste à développer et à optimiser les pipelines de données. Il met également en place les architectures de stockage et de traitement : data lakes, entrepôts de données, flux temps réel. L’automatisation de la collecte et du nettoyage des données fait aussi partie de son quotidien.

Le data engineer veille à la fiabilité, à la performance et à la sécurité des systèmes de données. Ainsi, les équipes métiers accèdent à une information de qualité au bon moment.

Les technologies à maîtriser :

• Hadoop, Spark, Kafka
• Bases de données SQL et NoSQL
• Cloud computing (AWS, Azure, GCP)

Côté formations, plusieurs voies existent :

• Écoles d’ingénieurs
• Masters en informatique ou data engineering
• Certifications cloud (AWS, Azure, GCP)
• Cursus universitaires spécialisés

Le Mastère DevOps, Infrastructures & Cloud de Sup de Vinci prépare notamment aux architectures cloud et à l’automatisation des pipelines.

Salaire et évolution de carrière

Un data engineer démarre entre 40 000 € et 55 000 € bruts annuels, soit l’une des meilleures rémunérations d’entrée du secteur tech.

Les trajectoires professionnelles sont variées :

• Lead engineer
• Architecte data
• Responsable infrastructure
• CTO

La mobilité sectorielle est très forte. Finance, santé, e-commerce, industrie : tous les domaines recherchent ces compétences. Certains choisissent de se spécialiser dans l’architecture cloud ou la cybersécurité des données, deux expertises particulièrement prisées sur le marché.

Data analyst : le traducteur de la donnée pour les métiers

Le data analyst fait le lien entre les données brutes et la prise de décision opérationnelle. Il rend la data compréhensible et actionnable, même auprès de publics non techniques. Tous les secteurs d’activité recherchent ces profils capables d’optimiser leurs performances.

Missions et formations

Le data analyst extrait, nettoie, analyse et visualise jour après jour les données de l’entreprise. Sa priorité absolue est de les transformer en tableaux de bord et en recommandations concrètes. Il conçoit des rapports, définit des KPIs et crée des dashboards qui aident au suivi des performances.

L’interaction avec les équipes métiers occupe une grande partie de son temps : il échange régulièrement avec elles afin de comprendre leurs besoins d’analyse. Cette capacité à vulgariser et à interpréter les chiffres fait toute la valeur de ce profil.

Compétences attendues :

• Statistiques
• Outils de BI (Power BI, Tableau)
• SQL
• Communication

Formations possibles :

• Licences ou masters en statistiques, informatique ou gestion
• Formations courtes en data analyse
• Certifications spécifiques (Google Data Analytics, etc.)

Salaire et évolution de carrière

En début de carrière, le data analyst perçoit entre 35 000 € et 45 000 € bruts annuels. Les perspectives d’évolution sont nombreuses :

• Senior analyst
• Data scientist
• Business intelligence manager

Des opportunités de spécialisation sectorielle existent également : marketing, finance, supply chain. Progressivement, ce métier ouvre aussi la voie vers des fonctions de management de la donnée.

Le Mastère Chef de Projet IT de Sup de Vinci prépare d’ailleurs à ces responsabilités transversales.

Machine learning engineer : le créateur d’algorithmes intelligents

Le machine learning engineer conçoit les intelligences artificielles qui automatisent les processus métiers. Spécialiste de l’IA appliquée, il industrialise les modèles prédictifs et les intègre aux systèmes de production. La démocratisation de l’IA générative et des applications intelligentes propulse ce métier en tête des profils les plus recherchés.

Missions et formations

La mission principale du ML engineer consiste à concevoir, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique capables de résoudre des problématiques complexes. Il développe et optimise des algorithmes variés : apprentissage supervisé, non supervisé, deep learning. Une fois les modèles validés, il assure leur déploiement et leur monitoring en production.

Ce professionnel travaille en équipe avec les data scientists et les développeurs. L’innovation et l’industrialisation des modèles prédictifs rythment son quotidien.

Compétences techniques attendues :

• Programmation avancée (Python, C++)
• Mathématiques appliquées
• Frameworks ML (TensorFlow, PyTorch)

Parcours de formation :

• Masters spécialisés en IA et machine learning
• Écoles d’ingénieurs
• Bootcamps IA
• Certifications spécialisées

Le Bachelor Développement Informatique de Sup de Vinci pose les bases en programmation avant une spécialisation en intelligence artificielle.

Salaire et évolution de carrière

Un machine learning engineer junior perçoit entre 45 000 € et 55 000 € bruts annuels. Cette rémunération évolue rapidement selon l’expertise acquise. La demande explose dans la tech, la santé, la finance et l’industrie.

Les trajectoires professionnelles sont variées :

• Lead ML engineer
• Architecte IA
• Responsable R&D
• Chief AI Officer

Les recruteurs valorisent particulièrement les profils qui combinent expertise technique et compétences en gestion de projet IA.

Chief data officer : le stratège de la gouvernance des données

Le chief data officer (CDO) pilote la stratégie data à l’échelle de toute l’entreprise. Garant de la valorisation des actifs informationnels, il siège au plus près de la direction générale. Ce poste stratégique prend une ampleur considérable dans les organisations data-driven.

Missions et formations

Le CDO a pour attribution principale de définir, piloter et optimiser la stratégie data globale. Il élabore la feuille de route, puis supervise sa mise en œuvre auprès des différentes équipes. La coordination des analystes, scientists et engineers occupe une grande partie de son temps.

Ce dirigeant manage des équipes pluridisciplinaires et conduit le changement au sein de l’organisation. Il fait le lien entre les équipes techniques et la direction générale.

Ses responsabilités couvrent plusieurs domaines :

• Gouvernance des données
• Qualité et conformité
• Sécurité des informations
• Valorisation des actifs data

Le CDO se trouve au cœur des enjeux réglementaires (RGPD, cybersécurité) et de la transformation digitale. Il travaille en étroite collaboration avec le responsable sécurité informatique sur ces sujets.

Les parcours vers ce poste passent généralement par :

• Une carrière senior en tant qu’ingénieur data, data analyst ou scientist
• Un MBA ou mastère spécialisé en management de la data
• Une expérience confirmée en data management

Le Mastère Cybersécurité de Sup de Vinci, labellisé SecNumedu, est pertinent pour tous les enjeux de protection et de conformité des données.

Salaire et évolution de carrière

La rémunération d’un CDO oscille entre 80 000 € et plus de 150 000 € bruts annuels selon la taille de l’entreprise. Ce niveau reflète l’importance stratégique du poste.

Les évolutions possibles :

• Direction générale
• CTO
• Consultant en stratégie data

Avec le développement de l’IA et la réglementation croissante autour de la donnée, les responsabilités du CDO s’élargissent chaque année. Sa position devient de plus en plus centrale dans les comités de direction.

FAQ : les métiers de la data en 2026

Quels sont les prérequis pour débuter une carrière dans la data ?

Un socle solide en mathématiques, en statistiques et en programmation (Python, SQL) ouvre les portes du secteur. La curiosité intellectuelle et la rigueur analytique comptent tout autant. Le Cycle Préparatoire en Informatique de Sup de Vinci pose justement ces fondamentaux avant la spécialisation.

Quels secteurs recrutent le plus de profils data en 2026 ?

La finance, la santé, le e-commerce et l’industrie concentrent la majorité des recrutements. Les assurances, l’énergie et les télécommunications suivent de près. Les startups tech et les grands groupes en transformation digitale chassent également ces talents rares.

Comment choisir entre data analyst, data scientist et data engineer selon son profil ?

Tout dépend de tes appétences. Tu aimes la visualisation et la communication avec les métiers ? Oriente-toi vers le data analyst. Les algorithmes et la modélisation prédictive te passionnent ? Le data scientist te correspond mieux. Tu préfères construire des architectures robustes ? Le data engineer est fait pour toi.