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Fiches métiers/Life Sciences/Data Science Manager Diagnostic & Medtech
Fiche · Life Sciences · Data / IA

Data Science Manager Diagnostic & Medtech

Structure les equipes data, les cas d'usage analytiques et les standards de delivery pour des solutions diagnostic et medtech de plus en plus alimentees par l'IA.

Tension marché · Très élevéeLife SciencesData / IAData scienceManagement
02 / À PROPOS

Un rôle structurant, là où la technicité pèse sur la performance.

Sur des organisations où la qualité d'exécution et la crédibilité marché conditionnent le chiffre, ce poste demande un cadrage fin entre expertise métier, exposition managériale et maturité de l'organisation.

A · Pourquoi le poste existe

Garder l'equipe tres proche du produit et des usages cliniques.

B · Pourquoi le poste existe

Prioriser les cas d'usage qui creent une vraie valeur metier.

C · Pourquoi le poste existe

Rendre la data science lisible pour des decideurs non techniques.

03 / RÉMUNÉRATION

Repères de package.

Le package final dépend du scope, de la localisation, du niveau de pénurie et du degré d'exposition stratégique du poste.

p25 · entrée61 k€
p75 · senior84 k€
40 k€60 k€80 k€100 k€120 k€

Proxy de marché

Repere Glassdoor France pour un Data Science Manager. Derniere mise a jour constatee le 28 novembre 2025, 16 salaires publies, indice de confiance tres eleve. A majorer si le scope couvre IA produit, management d'equipe et environnement medtech regule.

Indice de confiance

À croiser avec l'ancienneté, la taille de l'équipe, le périmètre international et la complexité technique.

À pondérer

Pénurie locale, exposition COMEX, périmètre international et structure du package (variable, BSPCE, intéressement).

04 / MISSIONS

Ce que ce rôle fait
concrètement.

  • 01Piloter la roadmap data science et les priorites analytiques.
  • 02Manager les profils data et coordonner avec produit, clinique et qualite.
  • 03Faire de la data et de l'IA un levier concret de performance et de differenciation.
05 / COMPÉTENCES

Ce qu'il faut pour exceller.

Compétences clés

Data scienceManagementAIClinical dataMLOps literacy

Signaux à chercher

  • 01Garder l'equipe tres proche du produit et des usages cliniques.
  • 02Prioriser les cas d'usage qui creent une vraie valeur metier.
  • 03Rendre la data science lisible pour des decideurs non techniques.
06 / PARCOURS

Le chemin fréquent
vers ce poste.

Trois jalons typiques observés dans la base SKS Talents. Non normatifs, mais utiles pour cadrer un brief.

Étape 01

Senior data scientist

Étape 02

Data lead

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Data science manager

07 / ÉTUDES & VIVIERS

Écoles recommandées.

Viviers rapprochés de la base écoles SKS Talents et de pages de formation officielles.

École
Grenoble INP - Ensimag
Voir le vivier
École
EPITA
Voir le vivier
École
Telecom Paris
Voir le vivier
École
Universite Paris-Saclay
Voir le vivier
09 / ET MAINTENANT

Cadrons la mission,
estimons la pénurie,
proposons un plan d'approche.

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