Le choix du statut juridique en tant que freelance en data science
Vous maîtrisez toutes les ficelles du métier, dont le data mining, la structuration et l’intégration des contenus dans des bases de données, l’élaboration d’algorithmes de Machine Learning et Deep Learning, etc. C’est une excellente base, mais pour être freelance en data science, il faut choisir un statut juridique. En cela, plusieurs options s’offrent à vous. Certains freelances décident d’exercer leur activité professionnelle sous le statut d’entreprise individuelle (EI). Dans ce cas, ils ont le choix entre le régime classique et le régime simplifié (micro-entreprise). Le statut d’entreprise unipersonnelle à responsabilité limitée (EURL) constitue une autre alternative.
Toutefois, le statut de société par actions simplifiée unipersonnelle (SASU) est plus recommandé pour un Data Scientist freelance. En optant pour la SASU, vous serez libre de fixer les règles de gestion de votre activité. Vous pouvez aussi définir votre capital social selon vos moyens. Vous serez alors soumise à l’impôt sur les sociétés, ce qui signifie que vous jouirez du statut d’assimilé salarié. En clair, vous serez affilié au régime général de sécurité sociale tout en travaillant à votre compte. La SASU permet même de recruter des employés le cas échéant. De plus, cette forme juridique renforce votre crédibilité sur le marché du travail.
En revanche, il faut prendre le temps de vous renseigner, car le fonctionnement d’une société par actions simplifiée unipersonnelle est plus complexe que celui d’une entreprise individuelle. Les procédures administratives peuvent aussi être plus chronophages et plus onéreuses, mais la SASU reste plus avantageuse pour les Data Scientists en freelance sur le moyen et le long terme.
Pourquoi devenir freelance dans la data science ?
Le statut de freelance apporte de nombreux avantages non négligeables dans la data science. En premier lieu, il vous offre la liberté de choisir vos projets ainsi que vos clients. En d’autres termes, vous êtes désormais votre propre patron. Vous décidez de tout en ce qui concerne la manière d’organiser votre société. De même, vous gérez votre emploi du temps comme bon vous semble et pouvez travailler où vous voulez. Tant que vous respectez les délais convenus avec vos clients, vous êtes tout à fait libre de travailler aux heures et à l’endroit qui vous conviennent.
Selon vos aspirations, vous pouvez suivre des formations pour renforcer ou développer vos compétences dans le domaine de la data science. Outre cette grande autonomie et l’absence de pression hiérarchique, le statut de freelance vous permet aussi de définir votre propre tarif en fonction de chaque mission. Certes, vous devez vous aligner aux prix du marché pour faire face à la concurrence, mais en général, vous gagnerez plus qu’un salarié. En 2024, le tarif journalier moyen (TJM) d’un Data Scientist s’élève à 550 €. Si vous maîtrisez certains domaines complexes du métier tels que les langages Python et R, ou encore les frameworks Hadoop et Spark, vous pourriez gagner jusqu’à 700 € par jour travaillé.
Comment trouver des missions en data science ?
À l’instar de tous les métiers de la data, celui du Data Scientist a le vent en poupe, ce qui est un grand avantage pour vous ! De nombreuses compagnies de toute taille, y compris les banques, sont à la recherche de solutions efficaces pour renforcer leurs performances et augmenter leurs ventes en axant leur stratégie sur le client. Pour ce faire, elles ont besoin de l’expertise d’un Data Scientist. Les opportunités ne manquent donc pas ! Pour autant, il ne faut pas vous reposer sur vos lauriers parce que vous êtes plus de 900 000 profils freelances à vous partager le marché de la data en France.
Il faut déployer vos efforts pour trouver des clients afin de bâtir votre réseau professionnel. En effet, vos premiers clients seront naturellement les premiers à intégrer ce réseau. Si vous leur fournissez un travail de haute qualité et impeccable, ils seront plus susceptibles de vous recommander auprès d’autres clients potentiels. N’oubliez pas de soigner votre profil LinkedIn pour augmenter vos chances de trouver des missions intéressantes en data science. Il est également important de vous inscrire sur des plateformes de freelances informatiques fiables.
Bien évidemment, il faut détenir des capacités à communiquer et à persuader pour convaincre les clients de vous faire confiance. Vous devez être capable d’expliquer les points clés de votre travail à des audiences variées qui ne maîtrisent pas forcément l’essence même de la data science. Vous avez aussi besoin d’une bonne dose d’adaptabilité face aux nouvelles technologies émergentes du secteur et aux exigences changeantes de la clientèle.
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