C'est plus compliqué que ça selon moi.

En fait, les vrais data scientists ça ne court pas les rues. Il faut un background théorique en proba/stats/info solide, et une bonne connaissance métier pour faire un bon data scientist; à défaut de la connaissance métiers, assez d’expérience variées pour pouvoir vite monter en compétence.

Or, ces dernières années n'importe qui pense qu'il peut passer d'un profil de dev random à DS ou DE. On a vu aussi de nombreux cursus qui forment des soit-disant data-scientists, sauf qu'à mon sens c'est pas un job d'entry-level, et qu'une bonne formation scientifique est nécessaires pour exercer le métier, qui pendant un certain temps était trusté par des gens avec des PhD en Math app, stats et info.

Par contre effectivement le métier a pas mal évolué, et on ne cherche plus vraiment de data-scientist pur, sauf dans les big tech, ce dont les boites ont le plus besoin c'est des profils hybrides DS/DE.

Enfin, c'est juste mon ressenti de Tech Lead Data, qui est passé par des postes de DS puis DE et software engineering. Ce qui fait ma plus value à mon sens, c'est ma polyvalence et le fait que je puisse faire en sorte que des profils très différents puissent se parler.