Chief Data Officer
#caractéristique
Architecte de la stratégie data de l’entreprise, le CDO transforme la donnée en avantage concurrentiel. Il gouverne, valorise et sécurise le patrimoine de données pour alimenter la décision métier, l’innovation produit et la conformité réglementaire.

Missions

Description

Architecte de la stratégie data de l’entreprise, le CDO transforme la donnée en avantage concurrentiel. Il gouverne, valorise et sécurise le patrimoine de données pour alimenter la décision métier, l’innovation produit et la conformité réglementaire.

Autres intitulés

Directeur de la Data · Head of Data · VP Data · Chief Analytics Officer · Data Leader · Directeur BI & Analytics

Missions principales

STRATÉGIE & GOUVERNANCE DE LA DONNÉE

Définir et piloter la stratégie data de l’entreprise. Mettre en place la gouvernance des données (Data Management, DAMA), les politiques de qualité, de sécurité et de cycle de vie de la donnée.

ARCHITECTURE DATA & PLATEFORMES

Superviser la conception et l’évolution des architectures data (Data Lake, Data Lakehouse, Data Mesh, Data Warehouse). Choisir les technologies et orchestrer les pipelines de données.

VALORISATION & MONÉTISATION DE LA DONNÉE

Développer des cas d’usage analytiques et IA à forte valeur ajoutée pour les directions métiers. Identifier des opportunités de monétisation des données (produits data, partenariats, open data).

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE & ANALYTICS AVANCÉS

Piloter les initiatives de Machine Learning, NLP, IA générative. Constituer et animer les équipes de Data Scientists, Data Engineers et ML Engineers.

CONFORMITÉ & SOUVERAINETÉ DES DONNÉES

Assurer la conformité réglementaire (RGPD, AI Act, réglementations sectorielles). Gérer les risques liés à la donnée, nommer et superviser le DPO le cas échéant.

CULTURE DATA & ACCULTURATION

Développer une culture data-driven dans l’ensemble de l’organisation. Former les équipes métiers aux outils d’analytics, de self-service BI et aux enjeux de la donnée.

Variabilité des missions

Contexte Impact sur le périmètre et le profil recherché
Taille : PME/Start-up Profil très technique, souvent VP Data ou Head of Data. Construit les fondations de la plateforme data from scratch, proximité produit forte.
Taille : ETI Équipe data de 5 à 30 personnes. Équilibre entre delivery technique et pilotage stratégique. Évangélisation des directions métiers prioritaire.
Taille : Grand groupe CDO membre du COMEX. Management indirect de centaines de Data Engineers, Scientists et Analysts. Fort enjeu de gouvernance et de Data Mesh.
Secteur : Finance Stress tests, modèles de risque, conformité BCBS 239, valorisation du patrimoine client, lutte contre la fraude par ML.
Secteur : Retail / e-commerce Personnalisation, recommandation, pricing dynamique, analyse du parcours client, gestion de la supply chain par la donnée.
Secteur : Industrie IoT, données capteurs, maintenance prédictive, jumeaux numériques, optimisation de la production.
Secteur : Santé Données patients, recherche clinique, contraintes HDS/RGPD/SNDS, interopérabilité des systèmes de santé.
Maturité data faible Priorité à la mise en place des fondations : gouvernance, nettoyage des données, premier DataWarehouse, acculturation.
Maturité data avancée Industrialisation du ML, DataOps, Feature Store, exploitation de l’IA générative, monétisation des données.

Formations

Diplôme souhaité

FORMATIONS INITIALES

  • Grandes écoles d’ingénieurs —  Polytechnique, Mines, Centrale, ENSIIE, Télécom Paris — spécialisation statistiques ou informatique
  • Université —  Master statistiques, mathématiques appliquées, informatique, Master MIAGE, Master IA
  • École de management —  HEC, ESSEC, ESCP — spécialisation data, digital ou management de l’innovation
  • Formations spécialisées —  Master Data Science, Master IA (ENSAE, Sorbonne, Paris-Saclay)

CERTIFICATIONS

  • Cloud & data engineering —  AWS Data Analytics, Google Professional Data Engineer, Azure Data Scientist
  • Gouvernance des données —  CDMP (Certified Data Management Professional), DAMA
  • IA & ML —  TensorFlow Developer, Databricks Certified ML Professional
  • Conformité —  CIPP/E (RGPD), certification DPO

Expérience attendue

Profil Expérience Contexte typique
Head of Data · PME/Start-up 5 – 8 ans Profil technique senior, souvent Data Engineer ou Data Scientist confirmé ayant évolué vers le management. Construit la plateforme data et l’équipe.
CDO · ETI 8 – 15 ans Expérience avérée en management d’équipes data et delivery de projets analytiques et ML à valeur métier démontrable.
CDO · Grand groupe 15 ans + Trajectoire mêlant expertise technique profonde et leadership stratégique. Membre de COMEX, interlocuteur de la DG et du CA.

 

Compétences

Compétences techniques

HARD SKILLS — EXPERTISE TECHNIQUE

  • Architecture data moderne —  Data Lake, Lakehouse, Data Mesh, Databricks, Snowflake, dbt, Apache Spark
  • Machine Learning & IA —  Scikit-learn, PyTorch, LLMs, MLOps, Feature Store, model monitoring
  • DataOps & orchestration —  Airflow, dbt, Great Expectations, CI/CD data, contrôle qualité
  • Business Intelligence —  Power BI, Tableau, Looker, self-service analytics, modélisation dimensionnelle
  • SQL & langages data —  Python, SQL avancé, Spark, maîtrise des environnements cloud (AWS, GCP, Azure)
  • Gouvernance & conformité —  DAMA-DMBOK, RGPD, AI Act, gestion des métadonnées, Data Catalog

Soft skills

SOFT SKILLS — COMPÉTENCES COMPORTEMENTALES

  • Pédagogie & influence —  Traduire la valeur de la donnée en langage business, évangéliser les dirigeants
  • Leadership scientifique —  Animer des équipes pluridisciplinaires (Data Scientists, Engineers, Analysts)
  • Vision stratégique —  Identifier les cas d’usage à fort ROI, arbitrer les investissements data
  • Orientation produit —  Penser la donnée comme un produit (Data as a Product), approche user-centric
  • Gestion du changement —  Accompagner la transformation culturelle vers une organisation data-driven
  • Curiosité & veille —  Suivi des avancées en IA, LLMs, nouvelles architectures data

Salaire

Rémunération

Les fourchettes correspondent à la rémunération fixe brute annuelle. Les packages en grand groupe intègrent part variable, intéressement et dispositifs d’actionnariat.

Profil Localisation Fourchette brute annuelle
Head of Data · PME/Start-up Île-de-France 70 000 – 100 000 €
Head of Data · PME/Start-up Régions 55 000 – 80 000 €
CDO · ETI Île-de-France 100 000 – 150 000 €
CDO · ETI Régions 80 000 – 120 000 €
CDO · Grand groupe Île-de-France 150 000 – 280 000 € +
CDO · Grand groupe Régions 120 000 – 200 000 €

Données indicatives 2024-2025. Les profils à fort bagage IA/ML et expérience internationale commandent les niveaux hauts des fourchettes.

 

Évolution

Évolutions possibles

Missions

Description

Architecte de la stratégie data de l’entreprise, le CDO transforme la donnée en avantage concurrentiel. Il gouverne, valorise et sécurise le patrimoine de données pour alimenter la décision métier, l’innovation produit et la conformité réglementaire.

Autres intitulés

Directeur de la Data · Head of Data · VP Data · Chief Analytics Officer · Data Leader · Directeur BI & Analytics

Missions principales

STRATÉGIE & GOUVERNANCE DE LA DONNÉE

Définir et piloter la stratégie data de l’entreprise. Mettre en place la gouvernance des données (Data Management, DAMA), les politiques de qualité, de sécurité et de cycle de vie de la donnée.

ARCHITECTURE DATA & PLATEFORMES

Superviser la conception et l’évolution des architectures data (Data Lake, Data Lakehouse, Data Mesh, Data Warehouse). Choisir les technologies et orchestrer les pipelines de données.

VALORISATION & MONÉTISATION DE LA DONNÉE

Développer des cas d’usage analytiques et IA à forte valeur ajoutée pour les directions métiers. Identifier des opportunités de monétisation des données (produits data, partenariats, open data).

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE & ANALYTICS AVANCÉS

Piloter les initiatives de Machine Learning, NLP, IA générative. Constituer et animer les équipes de Data Scientists, Data Engineers et ML Engineers.

CONFORMITÉ & SOUVERAINETÉ DES DONNÉES

Assurer la conformité réglementaire (RGPD, AI Act, réglementations sectorielles). Gérer les risques liés à la donnée, nommer et superviser le DPO le cas échéant.

CULTURE DATA & ACCULTURATION

Développer une culture data-driven dans l’ensemble de l’organisation. Former les équipes métiers aux outils d’analytics, de self-service BI et aux enjeux de la donnée.

Variabilité des missions

Contexte Impact sur le périmètre et le profil recherché
Taille : PME/Start-up Profil très technique, souvent VP Data ou Head of Data. Construit les fondations de la plateforme data from scratch, proximité produit forte.
Taille : ETI Équipe data de 5 à 30 personnes. Équilibre entre delivery technique et pilotage stratégique. Évangélisation des directions métiers prioritaire.
Taille : Grand groupe CDO membre du COMEX. Management indirect de centaines de Data Engineers, Scientists et Analysts. Fort enjeu de gouvernance et de Data Mesh.
Secteur : Finance Stress tests, modèles de risque, conformité BCBS 239, valorisation du patrimoine client, lutte contre la fraude par ML.
Secteur : Retail / e-commerce Personnalisation, recommandation, pricing dynamique, analyse du parcours client, gestion de la supply chain par la donnée.
Secteur : Industrie IoT, données capteurs, maintenance prédictive, jumeaux numériques, optimisation de la production.
Secteur : Santé Données patients, recherche clinique, contraintes HDS/RGPD/SNDS, interopérabilité des systèmes de santé.
Maturité data faible Priorité à la mise en place des fondations : gouvernance, nettoyage des données, premier DataWarehouse, acculturation.
Maturité data avancée Industrialisation du ML, DataOps, Feature Store, exploitation de l’IA générative, monétisation des données.

Formations

Diplôme souhaité

FORMATIONS INITIALES

  • Grandes écoles d’ingénieurs —  Polytechnique, Mines, Centrale, ENSIIE, Télécom Paris — spécialisation statistiques ou informatique
  • Université —  Master statistiques, mathématiques appliquées, informatique, Master MIAGE, Master IA
  • École de management —  HEC, ESSEC, ESCP — spécialisation data, digital ou management de l’innovation
  • Formations spécialisées —  Master Data Science, Master IA (ENSAE, Sorbonne, Paris-Saclay)

CERTIFICATIONS

  • Cloud & data engineering —  AWS Data Analytics, Google Professional Data Engineer, Azure Data Scientist
  • Gouvernance des données —  CDMP (Certified Data Management Professional), DAMA
  • IA & ML —  TensorFlow Developer, Databricks Certified ML Professional
  • Conformité —  CIPP/E (RGPD), certification DPO

Expérience attendue

Profil Expérience Contexte typique
Head of Data · PME/Start-up 5 – 8 ans Profil technique senior, souvent Data Engineer ou Data Scientist confirmé ayant évolué vers le management. Construit la plateforme data et l’équipe.
CDO · ETI 8 – 15 ans Expérience avérée en management d’équipes data et delivery de projets analytiques et ML à valeur métier démontrable.
CDO · Grand groupe 15 ans + Trajectoire mêlant expertise technique profonde et leadership stratégique. Membre de COMEX, interlocuteur de la DG et du CA.

 

Compétences

Compétences techniques

HARD SKILLS — EXPERTISE TECHNIQUE

  • Architecture data moderne —  Data Lake, Lakehouse, Data Mesh, Databricks, Snowflake, dbt, Apache Spark
  • Machine Learning & IA —  Scikit-learn, PyTorch, LLMs, MLOps, Feature Store, model monitoring
  • DataOps & orchestration —  Airflow, dbt, Great Expectations, CI/CD data, contrôle qualité
  • Business Intelligence —  Power BI, Tableau, Looker, self-service analytics, modélisation dimensionnelle
  • SQL & langages data —  Python, SQL avancé, Spark, maîtrise des environnements cloud (AWS, GCP, Azure)
  • Gouvernance & conformité —  DAMA-DMBOK, RGPD, AI Act, gestion des métadonnées, Data Catalog

Soft skills

SOFT SKILLS — COMPÉTENCES COMPORTEMENTALES

  • Pédagogie & influence —  Traduire la valeur de la donnée en langage business, évangéliser les dirigeants
  • Leadership scientifique —  Animer des équipes pluridisciplinaires (Data Scientists, Engineers, Analysts)
  • Vision stratégique —  Identifier les cas d’usage à fort ROI, arbitrer les investissements data
  • Orientation produit —  Penser la donnée comme un produit (Data as a Product), approche user-centric
  • Gestion du changement —  Accompagner la transformation culturelle vers une organisation data-driven
  • Curiosité & veille —  Suivi des avancées en IA, LLMs, nouvelles architectures data

Salaire

Rémunération

Les fourchettes correspondent à la rémunération fixe brute annuelle. Les packages en grand groupe intègrent part variable, intéressement et dispositifs d’actionnariat.

Profil Localisation Fourchette brute annuelle
Head of Data · PME/Start-up Île-de-France 70 000 – 100 000 €
Head of Data · PME/Start-up Régions 55 000 – 80 000 €
CDO · ETI Île-de-France 100 000 – 150 000 €
CDO · ETI Régions 80 000 – 120 000 €
CDO · Grand groupe Île-de-France 150 000 – 280 000 € +
CDO · Grand groupe Régions 120 000 – 200 000 €

Données indicatives 2024-2025. Les profils à fort bagage IA/ML et expérience internationale commandent les niveaux hauts des fourchettes.

 

Évolution

Évolutions possibles

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