Fiche métier : Software Engineer


Qu’est ce qu’un Software Engineer (ingénieur logiciel, ingénieur en informatique ou dév en français…) ? Le.la dév est chargé⸱e de traduire un problème business en solution Software (logiciel). Grâce à ses outils techniques, il⸱elle permet de combler un besoin utilisateurs. Son dada ? La programmation…

🧐 Avec plus de 400 startups partenaires et 8000 talents membres de sa communauté, The Product Crew te propose d’intégrer l’aventure tech, de booster ta carrière ou de trouver les candidats les plus pertinents pour renforcer la vélocité de tes équipes.

Remerciements à nos membres contributeurs pour leurs insights précieux à la rédaction de cet article : Kevin Tassi, Founding Engineer chez Cycle App et Simon, CTO chez Trustpair

Qu’est-ce qu’un Software Engineer (ou un dév) ?

Le⸱la Dév traduit des problèmes business en langage technique. Il⸱elle : 

  • Écrit, conçoit et édite du contenu tout en respectant le design du site 
  • Crée des sites web par l’intermédiaire des langages de création ou de scripts
  • Convertit les composants écrits, audio, graphiques et vidéo
  • S’assure que les sites sont Responsive pour les formats existants (app, web, tablette…)
  • Identifie et corrige les blocages et itère les features en fonction des tests utilisateurs
  • Prend connaissance des innovations techniques qui émergent

Quelles sont les missions du Software Engineer ?

Production de lignes de code. Pour la programmation de la plate-forme web, le⸱la dév doit produire des lignes de code.

Trouver des solutions techniques. Lors du développement des fonctionnalités du site web, le⸱la dév doit adapter des solutions techniques.

Création de documentation. Le⸱la Software Engineer est chargé⸱e de créer de la documentation sur les applications pour les développements ultérieurs.
Celle-ci est aussi nécessaire pour la mise en production.

Respect des pratiques courantes. Afin de respecter les règles d’optimisation, de référencement SEO ou de design responsive, le⸱la dév est tenu⸱e de respecter des pratiques courantes.

Mise en place de tests. Suite à la mise en ligne, l’ingénieur⸱e logiciel doit assurer le fonctionnement du site grâce à la mise en place de tests.

Participation à la conception des outils et méthodes. En participant à la conception d’outils et de méthodes propres à l’environnement technique Web, le⸱la dév permet de renforcer la vélocité des équipes.

Gestion de la maintenance du site web. L’une des missions du développeur consiste à procéder régulièrement à la maintenance du site.

Correction des problèmes. En cas de bug d’utilisation ou d’ergonomie signalés par les équipes ou par le client, le⸱la dév a la charge de corriger tous les problèmes techniques rencontrés.

Assurer la formation. En permettant l’utilisation du site internet et grâce à la publication de nouveaux contenus (textes, médias…) le⸱la développeur⸱se doit former les équipes sur des points techniques.

Quelles sont les spécialités du Software Engineer ?

Front-End Engineer ou développeur intégrateur Web 🧑‍💻

Un⸱e développeur⸱se Front-End intervient sur le programme de la partie de l’interface qui est visible par les utilisateurs d’une app / d’une plateforme / d’un site internet. 

Même si ses compétences vont souvent au-delà de celles d’un intégrateur web en raison de ses Hard Skills en programmation, la fonction de Front-End Engineer prend parfois l’appellation de développeur intégrateur web.

Grâce à ses compétences techniques en développement, le⸱la développeur⸱se contribue à la fluidité de navigation des utilisateurs avec une interface ergonomique.

Back-End Engineer 🤖

À l’inverse du développeur Font-End, le⸱la développeur⸱se Back-End intervient dans l’ombre. Il⸱elle est chargé⸱e de la partie émergée de l’iceberg du côté du serveur d’un site internet ou d’une app dont il⸱elle est l’administrateur.

Full-Stack Engineer ⚙️

Un⸱e développeur⸱se Full Stack dispose d’un large panel de compétences et intervient des deux côtés : Front End et Back End. Capable de réaliser un gros travail qui pourrait être organisé en équipe (Front / Back), il⸱elle intervient sur l’ensemble de la stack !

Un⸱e tel⸱le expert⸱e est capable de créer un site internet ou une app du début à la fin grâce à son large panel de connaissances techniques.

Mobile Engineer 📱

Le⸱la développeur⸱se Mobile est en charge de la programmation d’applications disponibles sur smartphones et tablettes. Grâce à sa spécialisation, il⸱elle a la capacité technique d’adapter la taille du contenu à la taille des écrans. C’est ce qu’on appelle les applications Responsive.

D’autres spécialisations techniques existent chez le⸱la Software Engineer : 

Évolution du métier de développeur

  • Développeur⸱se Junior
  • Software Engineer Confirmé(e)
  • Dév Sénior 
  • Software Engineer Expert 
  • Lead Dév 
  • Staff Engineer 
  • Engineering Manager 
  • VP 
  • Chief Officer Technology (CTO)

Les besoins auxquels répondent les Dévs

👉 Une startup a besoin d’un Software Engineer si…

  • Le Founder Tech est surbooké (plus le temps de gérer sa codebase)
  • Le Product Market Fit est bouclé et il faut passer en phase de scale
  • Le produit a été externalisé et doit être internalisé pour éviter de payer plein pot
  • Les équipe sont confrontées aux limites du no code 
  • Le business dépend d’un grand compte et il faut mettre le concept au propre

👉 Une entreprise va faire appel à un CTO si…

  • La technologie est au cœur du business model de l’entreprise 
  • En early-stage, le CTO est celui qui prend en charge la tech
  • Elle a besoin d’innovations digitales (phase de scale) 
  • L’équipe de dév ne peut plus être gérée ni par le Product ni par le Founder

Software Engineer en France : Quel salaire ?

  • Salaire annuel d’un⸱e dév en début de carrière : entre 35.000 et 45.000€ bruts 
  • Salaire annuel d’un⸱e dév au profil confirmé : 50.000€ bruts 
  • Salaire annuel d’un⸱e dév avec un profil sénior : 65.000€ bruts

La rémunération dépend donc de l’ancienneté, mais aussi de la localisation géographique et de l’expertise : Dév Front-End, Dév FullStack, Dév Back-End.

Salaire d’un développeur⸱se Back End

salaire dév back end
Salaire d’un⸱e développeur⸱se Back End

Salaire d’un développeur Front End

salaire dév front end
Le salaire d’un⸱e développeur⸱se Front End

Salaire d’un développeur Full Stack

salaire dév full stack
Salaire d’un⸱e développeur⸱se Full Stack

🔥 Les matchmakers de TPC t’accompagnent tout au long du process de recrutement, notamment lors de la négociation de ton salaire. Pour rester informé des actualités dans le secteur de la tech, faire partie d’une communauté de talents et être à l’écoute des opportunités du marché, deviens membre de The Product Crew.

Hard Skills et Soft Skills du Software Engineer

Les Hard Skills et Soft Skills de développeurs qui vont suivre nous ont été proposées dans le désordre par Kevin, Founding Engineer de Cycle App, Matthieu, CTO de TPC, Simon, CTO de Trustpair.

Les compétences techniques indispensables des développeurs 🏋️

  • Connaissances des principes de programmation globale (architecture, design, patterns…)
  • Maîtriser le langage et le framework (recherche dans une documentation…)
  • Être spécialisé dans un langage de programmation
  • Faire du Reviewing de code : capacité à challenger un programme existant 
  • Être capable d’actualiser ses connaissances techniques 
  • Logique, patience et créativité
  • Anglais exigé

Le savoir-être d’un Software Engineer 💃

  • Communication et Team player (stakeholders, designer, business…)
  • Être capable de traduire les besoins business en solution tech
  • Problem Solver Oriented et capacité à trouver des solutions alternatives
  • Se montrer transparent et proactif dans les infos à communiquer
  • Bonne capacité d’écoute et de compréhension des enjeux business
  • Capacité à convaincre de la pertinence des solutions tech proposées 
  • Rigueur et persévérance

Décrocher un job de Software Engineer : Comment faire ?

Pour avoir un profil convaincant et réussir tes entretiens de développeur⸱se, nous te proposons de suivre ces quelques recommandations de nos matchmakers :

  • Améliorer ton profil LinkedIn pour être davantage crédible aux yeux des recruteurs
  • Faire partie de la communauté The Product Crew et devenir membre pour recevoir des offres qui correspondent à ton profil et tes besoins en direct dans ta boite mail 
  • Envoyer ton profil aux startups qui cherchent uniquement des dév avec ton expertise 
  • Postuler aux offres pour lesquelles le produit et le business suscitent ta curiosité
  • Connaître les actualités de la tech en recevant les ressources de la TPC Academy
  • Préparer au mieux tes entretiens grâce aux redoutables petits tips de candidats 
  • Télécharger une Job Search template pour organiser ta recherche d’emploi
  • T’assurer que tu es prêt⸱e à négocier ton package au prix du marché

🤩 Avec The Product Crew, tu feras partie d’une communauté de talents et de plus de 400 startups qui partagent leurs Best Practices dans le secteur de la tech en France.

La FAQ : fiche métier Software Engineers

Quelle formation pour devenir développeur ?

🎓 La grande majorité des candidat⸱e⸱s au poste de Software Engineer (Front, Back, Full Stack) sont passé⸱e⸱s par une école d’ingénieur ou d’informatique. Les dév en reconversion se sont quant à eux formés dans des bootcamps comme l’École 42, Le Wagon ou O’clock.

Les tendances du développement en 2023 pour les Software Engineers

Le Web3 ⚙️

Selon Nik Kalyani, le Founder de Decentology, le Web3 permet de simplifier le développement de Software de manière radicale et de faire la stricte distinction entre les compétences “frontales” et les compétences “dorsales”.

Internet nouvelle génération (post web 1.0 et web 2.0) qui est basé sur les données et leur décentralisation grâce à la technologie de la blockchain.
Le point débutant sur le Web3

L’intelligence artificielle et le développement web 🧠

Les développeurs s’appuient sur l’IA pour déployer des outils, des systèmes et des process permettant son application dans des contextes réels.

On the Edge 🏭

L’hébergement on the Edge fait en sorte que le code soit exécuté et servi au plus proche des utilisateurs.

Réussir ton entretien de Software Engineer 

La plupart des entretiens de développeurs⸱ses se déroulent en 3 étapes :

1. Screening 🧐

Le⸱la candidat⸱e passe un appel avec une personne chargée du recrutement. L’objectif est de savoir s’il peut y avoir convergence des besoins Talent / Startup.

2. Hard Skills 🧑‍🏫

L’entreprise essaiera ensuite de savoir si le⸱la candidat⸱e dispose des Hard Skills indispensables au poste et si sa spécialité (full stack, front end, back end) correspond à ses besoins.

3. Fit d’équipe 👯

La personnalité du développeur ou de la développeuse doit matcher avec les valeurs de l’entreprise et avec l’état d’esprit des équipes en général et de l’équipe de dév en particulier.

Fiche métier : Data Scientist


Le‧la Data Scientist a pour mission d’extraire des informations exploitables à partir de données brutes. Son objectif est d’identifier les tendances, les motifs, les connexions et les corrélations au sein d’un large ensemble de données.

The Product Crew regroupe une communauté tech de 8000 talents en quête d’opportunités et de plus de 400 startups à la recherche de Data Scientists.

Remerciements à Marianne, Head of Data Science chez Qonto pour ses insights précieux à la rédaction de cet article.

C’est quoi la Data Science ?

La Data Science s’intègre à plusieurs disciplines et permet d’analyser une importante quantité de données afin d’en tirer des enseignements (connaissances). Pour être efficace, ce domaine comprend une variété de méthodes issues des statistiques, de l’informatique, du machine learning, des mathématiques décisionnelles et de l’analyse de données.

définition data science
C’est quoi la Data Science ? Source : eurodecision.

Les missions du Data Scientist

Étape 1️⃣ : compréhension

La première mission du Data Scientist consiste à comprendre le besoin métier, les différentes spécifications, les exigences et les priorités. En d’autres termes, il est tenu d’intégrer les raisons pour lesquelles la startup mobilise son expertise et ce, pour avoir de l’impact dans sa mission.

Étape 2️⃣ : identification

Le Data Scientist identifie les données qui sont nécessaires au développement de la solution. Il va ensuite les récupérer et les stocker au sein d’une base de données opérationnelles, de fichiers, sites web ou grâce à des outils qui lui sont propres.

Étape 3️⃣ : préparation

La préparation des données consiste à réaliser un classement des données en fonction des critères choisis par le Data Scientist. Il.elle procède à leur nettoyage (données manquantes par exemple), mais surtout à leur recodage afin de rendre les données compatibles avec les algorithmes qui sont utilisés par la suite (Features Engineering).

Étape 4️⃣ : modélisation

La phase de modélisation permet de choisir, de paramétrer et de tester différents algorithmes.

Étape 5️⃣ : vérification

Essentielle, la vérification permet de savoir si les modèles obtenus / enseignements tirés répondent aux objectifs formulés en début de projet

Lors de cette phase, le Data Scientist et ses équipes décident si le modèle est suffisamment robuste pour être appliqué / déployé ou si des itérations sont nécessaires.

Étape 6️⃣ : recommandations

– Pour les modèles one shot, le‧la Data Scientist applique les recommandations qui sont formulées par le modèle et monitore leur impact.

– Pour les modèles automatisés, il‧elle met en production à destination des utilisateurs finaux.

Pour t’accompagner dans tes missions de Data Scientist, The Product Crew te propose des ressources tech dans ta boîte mail avec, notamment, la Modern Data Stacks de 6 startups.

📣 Avis au recruteur de Data Scientist : reçois la Tech Recruiter Toolbox dans ta boite email ou pars en quête du talent qui saura répondre à tes besoins auprès de la communauté TPC. 📣

Les évolutions possibles en Data Science

Le‧la Junior Data Scientist peut s’orienter vers les postes suivants :

  • Head of data science
  • Head of data analysis
  • Head of business intelligence engineering
  • Chief data officer
  • Head of strategy
  • Chief technical officer
  • Chief executive officer

Quels sont les besoins auxquels répond la Data Science ?

👉 Besoin d’un Data Scientist si :

  • L’entreprise accumule des données qu’elle souhaite collecter / cleaner / expliciter
  • La startup souhaite lancer un produit et a besoin de prédictions sur ce marché
  • L’organisation des équipes veut devenir data driven
  • Les équipes souhaitent résoudre des problèmes de prédiction et tacler des décisions business 

👉 Besoin d’un Head of Data si :

  • Les tems Data et management font face à un manque de communication
  • Les équipes souhaitent définir une vision ainsi qu’une roadmap Data

Conseils d’experts pour booster ta carrière Data

Dans cet entretien, le VP data de Qonto, Jérémie Jakobowicz, partage toutes ses best practices pour te permettre d’être l’un des Data leaders du futur.

Le salaire du Data Scientist

En contactant les entreprises du CAC40, Data Science Test a mené son enquête sur les salaires des Data Scientists.

🤓 Sa conclusion ? En moyenne, un Data Scientist français perçoit une rémunération de 46.309€ bruts par an.

  • Data Scientist junior / confirmée : entre 35.000€ et 55.000€
  • Data Scientist confirmé‧e / senior : entre 45.000€ et 60.000€

Après 3 ans d’expérience, le salaire moyen d’un Data Scientist est de 56.666€.

salaires data scientist
Le Salaire du Data Scientist en fonction de son ancienneté et de sa localisation
Source : lebigdata.fr

🔥 Suite aux entretiens, les coachs de The Product Crew t’accompagnent dans ta négociation de salaire. Tu es un talent ? Pour créer un profil et recevoir des offres qui sont susceptibles de t’intéresser, tu peux devenir membre de notre communauté 100% dédiée au secteur de la tech et à l’interconnexion des savoirs.

Les Soft Skills du Data Scientist 💃

  • Gestion de projets 
  • Compréhension business
  • Communication

Les Hard Skills du Data Scientist 🏋️

  • Manipulation de données en Python/R
  • Modélisation en Python/R
  • Présentation des résultats

Je veux trouver un job de Data Scientist : Comment faire ?

Tu cherches une opportunité pro de Data Scientist ? Ces recommandations sont faites pour toi :

  • Améliore ton profil LinkedIn afin de renforcer ta crédibilité auprès des recruteurs 
  • Renforce tes connaissances dans le secteur de la tech grâce aux ressources de la TPC Academy
  • Télécharge la Job Search template pour structurer ta recherche d’emploi
  • Envoie des candidatures uniquement aux entreprises dont le produit t’intéresse voire te passionne 
  • Reçois des Job Alerts qui matchent avec ton profil dans ta boite mail. Pour cela, il faut faire partie de la communauté The Product Crew (c’est gratuit) et devenir membre 
  • Assure lors de tes entretiens grâce aux petits tips de candidats prodigués par la communauté
  • Apprends à négocier ton package pour qu’il soit conforme aux attentes du marché

🤩 Tu peux booster ta carrière de Data Scientist grâce à la team The Product Crew qui a plus de 400 entreprises (startups…) partenaires avec des propositions de jobs en France, en région, à l’international et en Full Remote.

La FAQ des Data Scientists

Point formation : Comment devenir Data Scientist ?

🎓 Sache que pour devenir Data Scientist, les candidats sont passés par une école d’ingénieur ou ont suivi un master en informatique ou en statistiques.

🤖 Si tu es en reconversion, tu peux te former au sein des bootcamps tels que IronHack, Le Wagon ou Jedha.

Quelles tendances en Data Science pour l’année 2023 ?

Le machine learning en Data Science ⚙️

Le Machine Learning est l’une des tendances qui s’applique à la Data Science. Cette sous-catégorie appartenant au registre de l’intelligence artificielle permet à toute personne confrontée à un problème de tester une idée de manière automatique afin de gagner du temps et de se consacrer à la planification de solutions.

Avec le Machine Learning, les algorithmes découvrent des patterns, apprennent à effectuer des tâches, voire à faire des prédictions grâce à l’analyse de données et s’améliorent au fur et à mesure du temps, le tout de manière autonome. Source : datasciencetest.com
Le point débutant sur le Machine Learning

L’intelligence artificielle et la Data Science 🧠

L’IA permet aux Data Scientists d’automatiser la mise à jour des données, modèles et applications.

L’IA consiste en la mise en œuvre de différentes techniques permettant aux machines d’être capable d’imiter une intelligence réelle. Source : futura-sciences.
Le point débutant sur l’intelligence artificielle

La Data Fabric du Data Scientist 🏭

En tant que conception innovante de gestion des données, la Data Fabric permet aux entreprises d’accéder / d’intégrer / de modéliser / d’analyser / de distribuer les données avec fluidité. Les données ne sont plus centralisées dans des référentiels mais regroupées dans un environnement structuré autour de l’IA et de l’automatisation des métadonnées.

Quelles sont les étapes d’un entretien de Data Scientist ? 

Dans la plupart des startups, le recrutement d’un Data Scientist se passe de la manière suivante : 

  • Call de Screening 🧐

Cette étape consiste à comprendre les attentes de l’entreprise et celles du candidat et à savoir si un match est possible. Si le call est concluant, on passe à l’étape suivante.

  • Compétences en Data Science 🧑‍🏫

Le‧la Data Scientist est ensuite confronté à des questions techniques. Objectif : savoir s’il connaît bien son métier. Les réponses aux questions doivent être adaptées au business model de l’entreprise. 

  • Fit d’équipe Data, Produit… 👯

Plusieurs rencontres peuvent ensuite avoir lieu. La personnalité du candidat ainsi que ses Soft Skills doivent être en adéquation avec les valeurs de la startup.

Fiche métier du Data Analyst


Le‧la Data Analyst a un rôle clé dans une entreprise tech. C’est la personne qui est en charge de collecter, gérer et analyser la donnée afin de prendre les meilleures décisions stratégiques.
🧐 Dans cette fiche métier The Product Crew spéciale Product Data Analyst, tu apprendras :

  • Le métier de Product Data Analyst
  • Les missions d’un‧e Data Analyst
  • Les évolutions de carrière possibles en Data Analysis 
  • Les contextes pour lesquels les startups ont besoin d’un‧e Data Analyst 
  • Des tips pour booster sa carrière 
  • Le salaire d’un‧e Product Data Analyst en fonction de son ancienneté
  • Les Hard Skills et les Soft Skills pour devenir Data Analyst
  • Le parcours académique d’un‧e Data Analyst 
  • La méthode pour trouver un job en Data Analysis
  • Le process classique d’un entretien de Data Analyst

Remerciements à Michael Hodara, Product Data Analyst chez Aircall pour ses insights précieux à la rédaction de cet article.

Qu’est-ce que la Data Analysis ?

Le‧la Data Analyst explore les données et permet leur mise en forme afin que l’entreprise puisse prendre des décisions éclairées. Il‧elle permet d’orienter la stratégie concernant le développement du produit, la gestion de l’entreprise et l’allocation des différentes ressources.

Les missions du Data Analyst

Data Preparation 🍳

  • Le‧la Data Analyst recueille et extrait des sources de données qui lui semblent pertinentes et qualitatives. Ces données sont ensuite traduites en données statistiques.

Data Mining 🔍

  • Il s’agit d’une pratique qui consiste à réaliser une recherche automatique de quantités de données importantes pour faire ressortir des tendances (aller au-delà d’une simple analyse). Le Data Mining intervient en complément du machine learning ou du Deep Learning.

Maintien de la database 🏉

  • Le‧la Data Analyst va traiter, exploiter et intégrer l’ensemble des données dans un Data Warehouse. Le Data Warehouse est une technologie regroupant des données susceptibles d’être comparées et analysées de manière pertinente pour renforcer la business intelligence.

Quality Assurance 🏆

  • Son rôle consiste également à s’assurer de la qualité avec notamment, la mise en place de process, requêtes et automatisation.

Collaboration 🤝

  • Le‧la Data Analyst doit être capable de produire des analyses métiers et de formuler des recommandations aux managers (Product Managers, Product Designers, Product Marketing Managers…). Il produit et gère des outils d’analyse à destination des décideurs internes qui peuvent ainsi suivre l’évolution de leurs produits.

Garant de la confidentialité 🤐

  • La gestion des données est soumise à la réglementation française et européenne et doit ainsi se conformer à des règles de confidentialité.

Préparation de reporting 📝

  • Le‧la Data Analyst conçoit des dashboards avec la mise en place de KPIs et de reporting de performance. Objectif : donner aux équipes une vision pertinente des résultats. Pour t’aider, la TPC Academy te propose différentes approches de Data Product Management (KPI, tracking, discovery, delivery) créées en partenariat avec des grands noms de la tech.

Résolution de problèmes 🕵️

  • Véritable problem-solver, le‧la Data Analyst doit régulièrement réaliser une veille technologique sur les nouveaux outils qui pourraient lui permettre d’améliorer l’analyse des données.

Pour t’aider dans tes (futures) missions de Data Analyst, The Product Crew te propose de recevoir les Modern Data Stacks de 6 startups dans ta boîte mail.

Responsabilités data analyst

Quelles évolutions de carrière en Data Analysis ?

Le‧la Data Analyst peut évoluer de différentes manières :

1️⃣ Se diriger vers un autre métier de la Data 

  • Data Engineer 
  • Data Scientist 
  • Analytics Engineer

2️⃣ Manager une équipe Data pour une entreprise 

  • Data Analyst manager
  • Lead Data Manager
  • Head of Data 

3️⃣ Choisir un poste avec des compétences analytiques obligatoires 

  • Product Manager 
  • Conseiller en stratégie

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de Data Analysis ?

Besoin d’un Data Analyst dans une startup tech

  • La startup a collecté des données mais ignore comment les exploiter
  • L’entreprise a des problèmes de conversion de ses potentiels clients
  • Les décideurs veulent intégrer les data dans leur stratégie (data driven)
  • Les équipes ont besoin d’affiner les features du produit pour l’optimiser

Besoin d’un Head of Data dans une startup tech

  • Constat d’un manque de communication entre les équipes Data et les équipes de management
  • La startup gagnerait en plus-value grâce à une vision et une roadmap Data
  • L’entreprise en position de leader souhaite acquérir ou conserver une longueur d’avance

Comment booster sa carrière en Data Analysis ? 

Dans cette vidéo, Jérémie Jakobowicz, VP Data chez Qonto, partage ses best practices auprès des Data leaders de demain.

Quel est le salaire d’un Data Analyst ?

La rémunération d’un‧e Data Analyst est au minimum de 45 K€/an.

Ce salaire augmente avec l’ancienneté : un‧e Data Analyst Senior peut espérer percevoir jusqu’à 65 K€/an

🔥 Avec plus de 8000 talents, The Product Crew est partenaire de plus de 400 startups en France dans le secteur de la tech. Ses coachs en recrutement sont là pour négocier le meilleur package auprès des entreprises.

🪂 Pour rester informé‧e des opportunités du marché et des actualités Data, recevoir des job alerts dans ta boite mail, intégrer une communauté de talents et recevoir des ressources gratuitement, tu peux devenir membre en quelques clics.

Soft Skills du Data Analyst 💃

  • Communication 
  • Présentation
  • Compréhension des enjeux business et produit 
  • Curiosité intellectuelle 
  • Critical Thinking

Hard Skills du Data Analyst 🏋️

  • SQL et NoSQL
  • R, Python et MALAP
  • Data visualization 
  • Microsoft Excel 
  • Maths et statistiques 
  • Database management
skills data analyst
Les skills du Data Analyst

Comment trouver un job de Data Analyst ?

Pour trouver le job de tes rêves de Data Analyst, tu peux :

  • Commencer par suivre les conseils de profil LinkedIn pour améliorer ta visibilité, renforcer ton attractivité et attirer les plus belles startups de la tech
  • Envoyer ta candidature dans les startups dont le produit t’a tapé dans l’œil, dont le secteur d’activité est ton cœur de métier et/ou dans laquelle tu rêves de travailler
  • Développer tes compétences techniques, notamment grâce aux ressources de la TPC Academy
  • Télécharger notre Job Search template afin de mettre toutes les chances de ton côté dans ta recherche d’emploi
  • Lire les petits tips de candidats pour assurer tes entretiens à venir
  • Apprendre à négocier ton package auprès des recruteurs
  • Rejoindre notre communauté, accéder à des ressources exclusives en Data Analysis et recevoir des offres dans ta boite mail. Pour cela, une seule solution : devenir membre (c’est bien sûr gratuit…)

Point formation : Comment devenir Data Analyst ?

🤓 Pour devenir Data analyst, il faut faire une école d’informatique ou d’ingénieur ou bien un master en statistiques. Certaines écoles de commerce proposent également des masters spécialisés en Data Analysis.

🧑‍💻 Si tu es en reconversion, des bootcamps comme Le Wagon, Jedha ou IronHack proposent une formation rapide et surtout qualitative.

Quelles sont les tendances de 2023 en Data Analysis ?

  • La Data observability, un process de DataOps qui prend en considération les principaux piliers d’une data saine. Dans l’univers de la Data Analysis, cette tendance permet d’assurer un haut niveau de qualité des data.
  • Les Analytics Engineering sont à l’intersection entre les équipes business, data analyse et data Engineering. Elles permettent de concevoir des modèles de data et de produits intégrés.
  • La Data Fabric propose, grâce à l’IA et à l’automatisation des métadonnées, une conception innovante de la gestion des données. Elle permet de maximiser leur fluidité.

Les outils du Data Analyst

  • Apache Spark
  • MonteCarlo
  • Sifflet
  • D3
  • Julia
  • IBM SPSS
  • Keras
  • Matlab
  • NumPy

Si tu penses à un outil que nous aurions oublié, n’hésite pas à nous contacter.

Comment se passe la recrutement d’un Data Analyst ?

Pour réussir ton entretien de Data Analyst, il faut savoir anticiper. Nous te dévoilons ici le secret (pas si secret) d’un process de recrutement classique : 

  • Screening 👀

Bonne nouvelle : ton profil a su capter l’attention. Tu vas d’abord recevoir un call des RH voire du Head of Data pour un premier filtre. Est-ce que les missions matchent avec ton profil ? Est-ce que tu es intéressé‧e par les missions proposées ? 

  • Compétences Data 🤖

Tu devras ensuite mettre les bouchées doubles et montrer / prouver que tu as des compétences en Data management. Naturellement, essaie de faire un parallèle entre tes skills et la manière dont elles peuvent s’appliquer au business model de l’entreprise. 

  • Fit avec l’équipe Data / Produit 👯

Plusieurs entretiens formels et informels t’attendent ensuite. Décideurs, managers, équipes tech, data, sales, Product… Tout dépend de l’organisation de l’entreprise tech et des personnes avec lesquelles tu seras amené(e) à travailler.

Fiche métier Product Marketing Manager


Pour t’expliquer ce qu’est un Product Marketing ManagerPMM – on a d’abord posé la question à des expert.e.s dans le domaine du Product Marketing.

Et tu verras que le sujet est complexe, mais que nous avons le super pouvoir de rendre la densité de l’information claire, compréhensible et lisible :

  • Le Product marketing : C’est quoi ?
  • PMM, mix de compétences Product, Marketing et Sales
  • Le Product Marketing Journey en 5 étapes + construction
  • Product Marketing Manager : Quelles missions ?
  • PMM, garant du Product Market Fit
  • Répartition des tâches du PMM
  • PMM vs PM vs Marketing : amour un jour, amour toujours
  • Faire une carrière de PMM (reçois du love et deviens membre TPC)

En attendant, revenons à nos moutons 👇

Ça sert à quoi le Product Marketing exactement ?

Un Product marketing manager, c’est d’abord la version empathique du Product :

  • Comprendre l’utilisateur pour identifier ses problématiques
  • Promouvoir son produit en interne et en externe
  • Copywriter pour parler de son produit

Le Product Marketing Manager est donc un jongleur agile qui compose entre plusieurs tâches :

  • Focus sur le funnel middle-to bottom
  • Établir une relation de proximité avec les équipes
  • Compréhension des persona et du marché

Pour approfondir ce sujet 👉🏾 reçois notre PMM toolkit sur ton mail.

Product + Marketing + Sales = PMM ?

Pour l’un des experts PMM – Sébastien @OVHcloud, le Product Marketing Manager est globalement à la confluence des métiers/expertises : Product, Marketing et Sales :

🤓 Comprendre le produit et contribuer à le faire évoluer en collaboration avec les équipes Product (Product Manager, Product Designer, Product Operations etc.)

💥 Définir des messages marketing percutants et adaptés aux audiences cibles et collaboration avec les équipes Marketing pour définir et animer les campagnes marketing.

💪 Fournir un ensemble de livrables pour soutenir les équipes Sales dans l’atteinte des objectifs définis.

Les 5 étapes du Product Marketing Journey

  1. Discover pour formuler une stratégie pertinente avec son produit et son marché
  2. Strategize à l’aide du pricing, d’un GTM plan, de customer acquisition methods, etc.
  3. Define pour laisser ses clients sans voix
  4. Get set pour faire face à toutes les situations
  5. Grow pour réussir son post-launch process

Le détail avec la team TPC qui s’est incrustée dans les locaux de Luko : construire ton Product Marketing Journey 👇

Les missions du Product Marketing Manager

On a interrogé différents expert.e.s PMM qui nous ont fait des retours intéressants sur les missions du Product Marketing Manager 👇

🔃 Analyse de son marché

  • Quel est l’environnement concurrentiel ?
  • Qui est le client – BtoB, BtoC, BtoBtoC…-, le user, l’acheteur, le persona ?

Objectif : déterminer quelles sont les features à développer.

🤑 Récolte des besoins utilisateurs

  • User Research et User Interviews
  • Compréhension du marché et du contexte
  • Création d’ICP et Buyer Personas
  • Analyse de la concurrence-benchmark

TIPs : Les tickets du support client sont consultés afin de faire remonter les problèmes à la team Product. Les feedbacks des Users sont nécessaires pour être au plus près de leurs besoins : le PMM fait donc un tri et une priorisation des « insights » à ajouter au backlog Product.

🙆 Répondre aux besoins du marché

Grâce à sa compréhension du contexte et à la récolte des besoins utilisateurs, le PMM propose une politique de prix en adéquation avec ses analyses et la vision de la startup.

Objectif : s’assurer que le produit est en parfaite adéquation avec les besoins du marché.

🤝 Combler le fossé de la collaboration

Les équipes ont toutes le même objectif : créer un max de business grâce à un super produit → le rôle du PMM est de s’assurer que chaque personne ait le même niveau d’information pour partager la vision.

Créer du lien entre toutes les équipes est donc très important.

🤓 Intervenir auprès du PM et du Product Designer

Apporter une dimension business au Product Manager et au Product Designer afin qu’ils puissent répondre aux besoins du marché grâce à de nouvelles fonctionnalités.

Le product marketing manager dans la team product

🌉 Intervenir auprès des équipes commerciales

Le PMM détermine la proposition de valeur du produit auprès des équipes commerciales et traduit celle-ci en messages convaincants et pitchs pertinents.

💫 Optimiser la visibilité du produit

Tout l’enjeu du PMM est de rendre le produit visible, compris et utilisé.

Dimension interne

  • Aligner l’ensemble des équipes sur le produit
  • S’assurer de la compréhension des fonctionnalités du produit par l’ensemble des collaborateurs

Différentes approches sont adoptées par les PMM : mise à jour de la roadmap produit, notification via Slack, meetings avec démo des nouvelles fonctionnalités.

  • Formation des équipes commerciales

Dimension externe

  • Communiquer les nouveautés produit aux clients
  • Accompagner et optimiser l’UX
  • Rédiger un plan de communication pour chacune des features

🤝 Copywriting

Le PM s’assure de répondre aux questions de ses utilisateurs avec un contenu pertinent à propos de son Product et des questions qui l’entourent.

Celui-ci permet notamment l’acquisition de leads en partenariat avec le Growth marketing.

Un tracking est mis en place pour connaître la pertinence de la lecture des articles de blog qui redirigent vers l’utilisation du Product.

Cela permet à l’équipe de comprendre quels sont les contenus qui impliquent des comportements d’utilisation de l’application, de la solution et/ou du produit.

Main dans la main avec son équipe, le PM va itérer sur les sujets à traiter.

🚀 Lancement et KPIs

Une fois que la fonctionnalité est lancée et proposée aux Users, l’une des fonctions du Product Marketing Manager consiste à mesurer la performance grâce aux KPIs.

👌 Optimiser l’expérience utilisateur

Le PMM participe à la création de business via des actions permettant l’acquisition de nouveaux clients.

  • Upsell – passer à un pack supérieur
  • Cross-sell – faire prendre une option en complément du pack

🎯 Missions du PMM en 4 points clés

  • Assurer la sérénité, pertinence et cohésion lors de la mise sur le marché
  • Coordonner de manière transversale les équipes Product, Design, Growth, Support, commercial
  • Déterminer et suivre les indicateurs de performance
  • Piloter et itérer la pertinence du produit et des features

Pour approfondir ce sujet, rendez-vous sur notre toolkit du PMM !

PMM : le garant du product-market fit

Pour résumer, le PMM est le garant du Product Market Fit d’une startup.

Voici les critères à remplir pour être en présence d’un PMF :

  • Le produit correspond parfaitement aux besoins du marché
  • Les critères quantitatifs et qualitatifs sont remplis
  • C’est un process qui s’entretient face aux concurrents qui trouvent aussi leur PMF

La répartition des tâches pour un PMM

Les tâches les plus communes d’un PMM selon le 2020 State of Product Marketing report :

  • Product positioning and messaging (93%)
  • Managing product launches (85%)
  • Creating sales collateral (74%)
  • Customer and marketing research (71%)

PMM et PM : la complémentarité fusionnelle

PM et PMM collaborent pour apporter de la valeur en continue du début à la fin, pour l’ensemble du cycle Produit, depuis la discovery (user/market) jusqu’au launch, en passant par les itérations et le lancement de nouvelles features.

Et la boucle est bouclée.

Quelques mots-clés pour résumer la collaboration entre PMM et PM et avant d’entrer dans le vif du sujet :

  • Construction
  • Transmission
  • Enrichissement mutuel
PhasesProduct Marketing managerProduct manager
 GénéralLeader du go-to-marketLeader de la création du Product
Discovery UserBuyer researchUser Research
Market DiscoveryVeille et transmission des informations sur le marchéRéception de la connaissance du marché
Pre-launchStratégie go-to-marketFinalisation du Product avec les équipes techniques
LaunchCréation de contenu et alignement des messages concernant la valeur ajoutée et les modes de communicationConception du Product
Post-LaunchCoordination des actions de com et porte-parole de la promotion du ProductBugfix à identifier et corriger
ItérationsCollecte et analyse des retours pour itérationRéception des feedbacks et mise en place
Stratégie long-termeAssurer la pérennité du Product market fit au sein d’un marché qui évolue 
Différences entre PMM et PM – Product marketing manager et product manager

PMM vs marketing : amour un jour, amour toujours

  • Les PMM sont capables d’interagir avec les clients grâce à une vision et conformément à une stratégie. Leur compréhension des Users permet de communiquer le bon message au bon moment et avec le bon format.
  • Le marketing est quant à lui chargé de transformer de telles connaissances en articles de blog, textes promotionnels, communiqués de presse, etc.

Ta carrière de PMM : C’est par où qu’on booste ton profil ?

Un PMM junior perçoit généralement un salaire compris entre 35 et 45 K€ bruts par an tandis qu’un profil expérimenté peut se négocier à partir d’un salaire annuel de 65 K€ bruts.

Cette rémunération peut atteindre des sommets ! 👉🏾Tout dépend des résultats que tu obtiens au cours de ta carrière et de la startup qui choisit de te faire confiance.

Les startups sont sans cesse en recherche de profils de PMM car il s’agit d’une fonction essentielle et innovante au cœur de la stratégie Product et accompagnatrice de scale-up.

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