Le head of data, souvent appelé responsable data ou responsable BI, dirige l'équipe qui construit et fait tourner la plateforme de données de l'entreprise. Il choisit les outils, fixe les pratiques d'ingénierie, trie les demandes des métiers, recrute, tient le budget et répond de la qualité des chiffres. Selon la taille de l'entreprise, il code encore ou il manage des managers.
Deux profils se présentent souvent. Les anciens data engineers ou analytics engineers connaissent la stack mais ont peu arbitré entre des directions ou tenu un budget. Les managers venus du métier ou du conseil savent piloter mais restent vagues sur dbt, la CI ou la facture cloud. L'entretien doit couvrir les deux côtés avec des cas concrets : une stack vieillissante, un modèle cassé en production, deux chiffres différents au comité de direction, une facture qui double.
Cet entretien vient après le technique, quand un lead a déjà vérifié la stack. Avant, demandez au CEO ou au CTO ce qu'ils attendent dans les six premiers mois : remettre de l'ordre dans les chiffres, réduire la facture ou faire grandir l'équipe. Les questions à privilégier changent selon la réponse.
Stack, pratiques et budget : le périmètre d'un head of data
Entrepôt de données cloud
Snowflake, BigQuery, Databricks ou Microsoft Fabric, parfois encore un PostgreSQL ou un SQL Server sur site. Le head of data choisit ou fait évoluer la plateforme, et doit pouvoir expliquer ce qui fait monter sa facture.
Ingestion et orchestration
Les outils qui ramènent les données des applications (Fivetran, Airbyte ou du code maison) et ceux qui enchaînent les traitements (Airflow, Dagster, l'orchestrateur de la plateforme). Leur fiabilité conditionne tout le reste.
dbt et transformations SQL
Les transformations écrites en SQL versionné et testé, devenues la norme dans beaucoup d'équipes. Le head of data fixe les règles : revue de code, tests, documentation, environnements séparés.
BI et couche sémantique
Power BI, Tableau, Looker ou Metabase, branchés sur des jeux de données certifiés. La couche sémantique (métriques dbt, modèles Power BI, LookML) donne une seule définition à chaque indicateur.
Qualité et observabilité des données
Tests de clés, de volumes et de fraîcheur, alertes, et parfois un outil d'observabilité dédié. L'objectif : que l'équipe découvre un problème avant les utilisateurs.
Gouvernance et RGPD
Propriétaires des indicateurs, glossaire, droits d'accès par rôle, masquage des données personnelles, durées de conservation. Dans une équipe moyenne, une gouvernance légère suffit, à condition d'être appliquée.
Budget et FinOps
Salaires, licences, cloud, prestataires. Le suivi des coûts par équipe ou par usage, avec des budgets et des alertes, fait partie du poste, surtout sur une plateforme facturée à la consommation.
En start-up ou en scale-up, le head of data est souvent le premier recrutement data : il choisit la stack, écrit du SQL et recrute les premiers profils. En ETI ou en grand groupe, le responsable data ou responsable BI hérite d'un patrimoine décisionnel existant, de prestataires et d'outils à migrer, et manage parfois des chefs d'équipe. Les offres varient aussi par rattachement : direction générale, DSI, direction financière ou produit. Certaines ajoutent l'IA au périmètre, sous le titre de head of data et IA.
Six points à valider chez un responsable data
- Choix et évolution de la stack
- Pratiques d'ingénierie et run
- Priorisation des demandes métier
- Recrutement et organisation de l'équipe
- Qualité, gouvernance et RGPD
- Pilotage des coûts et des fournisseurs
Des cas concrets pour évaluer un head of data
Chaque question vient avec ce qu'une bonne réponse contient et le signal qui doit vous alerter. Pas besoin d'être technique pour les poser : écoutez si le candidat raconte du vécu.
Question 1 · manager
Vous reprenez une stack de 2019 : scripts Python lancés par cron, un PostgreSQL qui sert d'entrepôt, des rapports Power BI branchés en direct dessus. Que changez-vous en premier ?
Une bonne réponseD'abord un état des lieux : ce qui casse, ce qui est lent, ce que les utilisateurs attendent, le volume réel. Les premiers gestes portent souvent sur la fiabilité : code dans Git, un orchestrateur (Airflow, Dagster ou celui de la plateforme) avec alertes, des transformations SQL versionnées et testées avec dbt, un environnement de développement séparé. Le passage à un entrepôt cloud vient quand le volume, la concurrence des requêtes ou les nouveaux usages le justifient. Power BI reste, branché sur des tables préparées.
Signal d'alerteTout réécrire sur la stack à la mode dès le premier mois, sans mesurer ce qui pose réellement problème.
Question 2 · manager
Un analyste modifie un modèle dbt directement en production et casse trois tableaux de bord. Qu'est-ce qui manquait dans votre organisation ?
Une bonne réponseUne branche protégée et une revue de code obligatoire, une CI qui construit et teste les modèles modifiés et ceux qui en dépendent (sélection state:modified+), des tests sur les colonnes utilisées par les tableaux de bord, un environnement de développement par personne, et les tableaux de bord déclarés comme exposures pour voir l'impact. Sur les modèles critiques, un contrat de schéma. L'incident donne lieu à une revue sans recherche de coupable.
Signal d'alerteRetirer les droits à tous les analystes, ou reprocher l'erreur à la personne sans changer le processus.
Question 3 · manager
Trois directions vous envoient chacune une demande urgente pour la même semaine. Votre équipe compte quatre personnes. Comment tranchez-vous ?
Une bonne réponseUn point d'entrée unique pour les demandes, une estimation rapide de chacune, et des critères connus de tous : impact chiffré, échéance réglementaire ou contractuelle, nombre d'utilisateurs, effort. Une part de la capacité est réservée au run et à la dette. Quand l'arbitrage dépasse l'équipe, il remonte à un comité ou au sponsor avec les options écrites. Aux demandes refusées, la personne propose une alternative : export, libre-service, date ultérieure.
Signal d'alertePremier arrivé, premier servi, ou céder à la direction qui insiste le plus.
Question 4 · manager
Vous avez le budget pour deux recrutements. L'équipe compte trois data analysts et aucun data engineer. Qui recrutez-vous ?
Une bonne réponseLa réponse dépend du goulot. Si les analystes passent leur temps à réparer des chargements ou à attendre des données, un data engineer ou un analytics engineer en premier, plutôt senior pour poser les standards. Le deuxième poste suit la feuille de route : un second ingénieur, un analyste métier ou un profil data science si un cas d'usage chiffré l'exige. La personne prévoit l'intégration et ce que chaque recrue livre à trois mois.
Signal d'alerteUn data scientist parce que l'IA est demandée, alors que personne ne tient les pipelines.
Question 5 · manager
Le chiffre d'affaires du mois diffère de 3 % entre le tableau de bord de la finance et celui des ventes. Comment réglez-vous l'écart et l'empêchez-vous de revenir ?
Une bonne réponseRemonter les deux calculs jusqu'aux sources : date de commande ou de facture, avoirs et annulations, taxes, devises, périmètre des filiales. Faire valider une définition par la finance, qui en devient propriétaire, la documenter et la calculer une seule fois dans une couche partagée (modèle dbt ou métrique de la couche sémantique, jeu de données Power BI certifié). Ajouter un test de réconciliation avec la comptabilité et retirer l'ancien calcul.
Signal d'alerteChoisir arbitrairement un des deux chiffres, ou laisser chaque direction garder le sien.
Recevez la fiche d'entretien complète en PDF
La fiche pour mener l'entretien de bout en bout, prête à imprimer ou à partager avec le manager.
- 30 questions sur 6 axes, avec la bonne réponse, le signal d'alerte et la relance
- Le niveau visé pour chaque question
- Une mise en situation de 20 minutes et ce qu'on attend du candidat
- La grille d'évaluation de 1 à 4, axe par axe
Ce que l'on demande souvent sur le recrutement d'un head of data
Head of data, responsable data, responsable BI : est-ce le même poste ?
Souvent, oui, avec des nuances. Responsable BI désigne en général un pôle décisionnel établi, centré sur les rapports et les outils de restitution. Head of data couvre plus large : plateforme, ingénierie, analytics, parfois data science. Data manager peut désigner un manager d'équipe ou un poste de gestion des données. Lisez le périmètre, la taille de l'équipe et le rattachement plutôt que l'intitulé.
Jusqu'où un head of data reste-t-il dans le code ?
Dans une équipe de moins de cinq personnes, presque toujours : il écrit du SQL, relit les modèles dbt et intervient en cas d'incident. Au-delà, il code moins mais doit relire une architecture, comprendre une facture cloud et juger un choix technique. Un candidat qui ne sait plus expliquer ce que fait sa CI aura du mal à fixer des standards crédibles pour l'équipe.
Un test technique est-il utile pour recruter un head of data ?
Un exercice de code n'est utile que pour un poste très opérationnel. Pour la plupart des postes, une étude de cas apporte davantage : une entreprise fictive, sa stack, ses demandes et son budget, et vingt minutes pour proposer des priorités, une organisation et des règles de travail. Le cas pratique du PDF suit ce format.
Quelles questions de management poser à un head of data ?
Des situations précises plutôt que des questions sur le style de management. Demandez qui il recrute avec deux postes ouverts, comment il évite de perdre la connaissance au départ d'un prestataire, ce que fait un nouvel arrivant la première semaine, ou comment il fait évoluer un senior qui ne veut pas manager.
Pour structurer vos autres entretiens, consultez aussi nos pages sur les questions d'entretien de recrutement, la méthode de l'entretien structuré et la grille d'évaluation d'entretien.
