Life Sciences · Data / IA · Base 61kEUR - 84kEUR + 3kEUR - 20kEUR de variable / complement

La fiche métier

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.

Template visuel fiche métier SKS TALENTS

Réponse directe

Data Science Manager Diagnostic & Medtech : que faut-il savoir ?

Data Science Manager Diagnostic & Medtech est un rôle data / ia suivi par SKS TALENTS dans Life Sciences. Les entreprises le recrutent lorsque la technicité du marché, l’exigence opérationnelle et la pression sur l’exécution rendent un mauvais cadrage coûteux.

  • Fourchette observée : Base 61kEUR - 84kEUR + 3kEUR - 20kEUR de variable / complement
  • Tension marché : Tres elevee
  • Pourquoi le poste existe : 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.
  • Secteur principal : Life Sciences

À propos du rôle

Data Science Manager Diagnostic & Medtech joue un rôle structurant sur des organisations où la technicité, la qualité d’exécution et la crédibilité marché pèsent directement sur la performance.

Chez SKS TALENTS, ce type de poste demande souvent un cadrage fin entre expertise métier, exposition managériale et maturité de l’organisation.

Tension marche: Tres eleveeCategorie: Data / IA

Pourquoi les entreprises recrutent ce rôle

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

Repères de rémunération

Base 61kEUR - 84kEUR + 3kEUR - 20kEUR de variable / complement

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

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.

Convertir un brut en net

Missions frequentes

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

Compétences clés

  • Data science
  • Management
  • AI
  • Clinical data
  • MLOps literacy

Ce qu'il faut pour exceller

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

Parcours fréquent

  • Senior data scientist
  • Data lead
  • Data science manager

Etudes recommandees

Nous relions chaque parcours recommandé à des viviers déjà présents dans la base écoles SKS TALENTS, puis au site officiel de l’établissement quand il est connu.

Master data science

Sources : base écoles SKS TALENTS + pages de formation officielles des établissements ci-dessous.

Ingenieur IA

Sources : base écoles SKS TALENTS + pages de formation officielles des établissements ci-dessous.

Bioinformatique

Sources : base écoles SKS TALENTS + pages de formation officielles des établissements ci-dessous.

PhD data / sante

Sources : base écoles SKS TALENTS + pages de formation officielles des établissements ci-dessous.

Méthode de sourcing

  • Les écoles proposées sont d’abord rapprochées de la base écoles SKS TALENTS déjà présente sur le site.
  • Quand une école officielle existe dans la base, nous privilégions ce lien comme source de référence.
  • Si une fiche cite un parcours large (business, marketing, sciences, ingénierie), nous proposons uniquement des viviers cohérents déjà documentés.

Ecoles et viviers possibles

Ces viviers sont les plus cohérents avec le rôle, le secteur et les parcours recommandés de la fiche.

EPITA

MedTech · Paris

Cité dans la fiche

Talents en informatique, IA, cybersécurité et logiciels mobilisables dans les environnements medtech et data santé.

Industries connexes

Ce role peut aussi exister dans des secteurs voisins lorsque les enjeux techniques, réglementaires, qualité, service ou industrialisation se ressemblent.

DiagnosticMedtechHealth dataDigital healthAI healthcare

Et maintenant ?

Si vous recrutez ce type de profil, nous pouvons cadrer la mission, estimer le niveau de penurie et proposer un plan d'approche adapte a votre marche.

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