À mi-chemin entre les équipes opérationnelles et les équipes data, le Data Translator est celui qui identifie et assure la circulation des besoins et des informations entre les services data et opérationnels. Suivez nos conseils pour réussir votre recrutement.
Les principales missions du Data Translator
De plus en plus d’entreprises prennent en compte les résultats des données pour orienter leurs stratégies. Si les résultats de ces données sont bien souvent communiqués à l’ensemble des services d’une organisation, elles ne sont pas toujours bien comprises.
Le Data Translator agit comme un intermédiaire entre le pôle data et les autres services de l’organisation. Il identifie les problèmes de l’entreprise et les transmet aux responsables techniques, s’assure que les idées sont compréhensibles et exploitables pour l’ensemble des membres de l’organisation et garantit que les données se traduisent en un impact positif pour l’entreprise.
Les compétences attendues
À la fois qualifié pour comprendre les besoins d’une organisation et les besoins en termes de données, le Data Translator doit posséder des connaissances précises sur l’entreprise et son secteur d’activité, mais également en analyse de données et gestion de projet.
Compétences
Pourquoi est-ce important ?
Industrie
Une connaissance précise du secteur d’activité et de l’entreprise est essentielle pour identifier les besoins pouvant être résolus à l’aide de l’IA et de la data.
Data
L’analyse des données et la résolution de problème doivent permettre au Data Translator d’interpréter les résultats et d’identifier les erreurs potentielles.
Langages de programmation
La gestion de projet doit permettre de suivre l’avancée d’un projet et d’en identifier les risques et pièges courants afin de proposer des solutions d’amélioration.
Comment réussir le recrutement d’un Data Translator ?
Voici quelques conseils pour vous aider à trouver le profil idéal :
Évaluez ses compétences analytiques : assurez-vous que le candidat possède une bonne compréhension des outils d’analyse de données. Même s’il n’est pas nécessaire pour un Data Translator d’avoir des compétences approfondies dans ce domaine, il doit tout de même être capable de comprendre les données et de les interpréter correctement.
Testez ses compétences en résolution de problème : proposez une étude de cas qui mettra en évidence les capacités du candidat à résoudre des problèmes et vous aidera à évaluer sa capacité à traduire des données en insights pertinents et cohérents pour l’entreprise.
Tenez compte de son expérience passée : vérifiez les références du candidat et leur pertinence par rapport au poste de Data Translator. Par exemple, une expérience antérieure en tant que Data Scientist, ou dans un rôle similaire, est un atout à ne pas négliger.
Évaluez sa capacité d’adaptation : les technologies et outils de la data évoluant rapidement, assurez-vous que le candidat est capable de s’adapter rapidement à de nouvelles situations. Posez-lui par exemple des questions sur son intérêt face aux nouvelles technologies pour déterminer son degré de curiosité et d’adaptabilité.
Les formations et écoles qui ouvrent au métier de Data Translator
Le métier de Data Translator étant relativement nouveau, il n’existe pas de cursus de formation dédié à ce métier. Cependant, plusieurs diplômes universitaires permettent d’occuper ce poste tel qu’un master ou un diplôme d’ingénieur dans les domaines de la science des données, de l’informatique, des statistiques, ou encore des mathématiques.
Il existe également plusieurs formations en ligne qui proposent des certifications dans les domaines de l’analyse de données.
