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.
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
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.
- M·01Piloter la roadmap data science et les priorites analytiques.
- M·02Manager les profils data et coordonner avec produit, clinique et qualite.
- M·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
- S·01Garder l'equipe tres proche du produit et des usages cliniques.
- S·02Prioriser les cas d'usage qui creent une vraie valeur metier.
- S·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
→
- Vous êtes ici
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
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École
EPITA
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École
Telecom Paris
Voir le vivier
École
Universite Paris-Saclay
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09 / ET MAINTENANT