Emploi : l'Apec explique les métiers émergents de l'IT

Thomas Pontiroli
Publié le 30 mai 2013 à 18h08
Les nouveaux métiers liés au e-commerce, au webmarketing ou à l'informatique pure ont endossé des intitulés parfois peu évocateurs pour les jeunes diplômés. L'Apec se propose de les aider.

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Data scientist, urbaniste SI, E-category manager, digital planner... oui, il s'agit bien de métiers. Ces intitulés, souvent anglo-saxons, parfois fumeux, ont de quoi dérouter les étudiants qui se lancent dans une formation liée à l'informatique et à l'Internet. Pour les guider, l'Association pour l'emploi des cadres (Apec) publie un référentiel (.pdf)«  des métiers en émergence ».

« Les nouveaux métiers attirent, voire fascinent, sans que les jeunes et les cadres sachent toujours ce qu'ils recouvrent », observe l'association, qui remarque d'ailleurs que le problème se pose aussi pour les professionnels des ressources humaines : « S'agit-il vraiment de nouveaux métiers ou de métiers en transformation ? À quoi correspondent-ils exactement ? À quelle grande fonction sont-ils rattachés ? »

Réparti en neuf grandes fonctions, ce guide a pour vocation d'éclairer les étudiants et donc aussi les professionnels sur ce que recouvrent ces « nouveaux » métiers. Sont présentées les évolutions qui ont ou ont eu un impact sur ces emplois, puis une description rapide accompagnée de leurs définitions, les responsabilités confiées, les compétences et profils requis, et les expériences nécessaires.

Des métiers transformés par les réseaux sociaux

« Dans le domaine du marketing, les métiers liés à la relation client, au développement de la marque ont été fortement affectés par le développement d'Internet et des réseaux sociaux (responsable relation client, webmarketer, chef de projet e-CRM, digital brand manager »..., explique par exemple l'Apec.

Alors, que fait le data scientist, ce profil au cœur de la révolution Big Data, que les spécialistes du secteur s'arrachent ? Le référentiel nous apprend qu'il est spécialisé dans l'analyse des données. « L'optimisation des informations permet au data scientist d'extraire de la connaissance à partir des données de l'entreprise », est-il expliqué. Une soixantaine de profils sont détaillés de la sorte.




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