Cabinet Data · Paris
Cabinet de recrutement Data à Paris
Nous recrutons les Data Engineers, Data Analysts et Data Scientists, mais aussi les ML Engineers, MLOps et Head of Data. Paris est le premier hub Data et IA européen : on y approche en direct les meilleurs profils, déjà identifiés dans les licornes IA et les jeunes entreprises de logiciel de la métropole.
Honoraires au succès
0 rupture de période d'essai en 2025
Notre approche
Pourquoi nous confier votre recrutement Data

Chasse ciblée
Nous approchons directement les meilleurs profils Data via notre licence LinkedIn Recruiter, notre vivier entretenu et la cooptation. Chaque candidat est sélectionné pour sa maîtrise technique, ses projets en production et sa capacité à parler aux métiers.
Nos canaux de chasse



Évaluation
Nous construisons avec vous une scorecard claire fondée sur vos enjeux data : maîtrise de la stack (Python, SQL, Spark, dbt), architecture des pipelines, business acumen et communication. Nous vérifions chaque réalisation citée avant présentation.
Scorecard Data type

Partenariat Long Terme
Nous partageons nos insights marché (grilles salariales par rôle data, tendances stacks, signaux de pré-départ) et nos rapports de chasse pour vous aider à structurer une équipe data solide.
Ce qu'on vous livre
Rapport de chasse personnalisé
Benchmark salaires actualisé
Veille talents en mouvement
Suivi closing & onboarding
Notre process
6 étapes pour signer le bon profil
Définition du besoin et scorecard
Ciblage et stratégie de chasse
Qualification et évaluation
Présentation des candidats et rapports
Accompagnement jusqu'au closing
Analyse des KPIs et amélioration continue
Définition du besoin et scorecard
Ciblage et stratégie de chasse
Qualification et évaluation
Présentation des candidats et rapports
Accompagnement jusqu'au closing
Analyse des KPIs et amélioration continue
Démarrer ma recherche Data à Paris
Décrivez votre besoin, on revient vers vous sous 24h avec un plan de chasse.
Notre expertise Data
Métiers couverts, stacks maîtrisées, grilles salaires et niveaux de séniorité.
Data Analyst
Répond aux questions des équipes métier avec SQL et des tableaux de bord, et transforme les chiffres en décisions concrètes.
Voir la fiche métier →Data Engineer
Construit les pipelines et l'entrepôt de données (Snowflake, BigQuery, dbt, Airflow) sur lesquels travaille toute l'équipe data.
Voir la fiche métier →Data Scientist
Construit des modèles statistiques ou de machine learning pour prévoir, classer ou recommander, puis mesure leur effet.
Voir la fiche métier →Head of Data
Dirige l'équipe data, choisit la stack et fixe les priorités entre reporting, data engineering et modèles.
Voir la fiche métier →Consultant BI
Déploie en mission des solutions de business intelligence : Power BI, Tableau, modélisation et formation des utilisateurs.
Voir la fiche métier →Ingénieur BI
Industrialise les chaînes décisionnelles internes : entrepôt, flux ETL et rapports utilisés chaque jour par les métiers.
Voir la fiche métier →Data Manager
Organise la gouvernance des données : qualité, catalogue, droits d'accès et conformité RGPD des jeux de données.
Voir la fiche métier →Data Product Manager
Gère les produits data comme des produits : plateformes en libre-service, API de données et indicateurs partagés.
Voir la fiche métier →
Votre consultant recrutement en Data
+5 ans à recruter des profils Data sur Paris
Sur Paris, les meilleurs Data Engineers et ML Engineers reçoivent dix sollicitations par semaine. Ils ne répondent pas aux annonces, ils choisissent leur prochain projet selon la maturité de la stack, l'autonomie sur la roadmap data, et la perspective d'impact business. Notre rôle c'est de qualifier ces trois critères avant le contact.
En savoir plus sur notre approcheRéduire
Sur Paris, je chasse les Data Engineers, ML Engineers, Data Scientists et Heads of Data sur les scale-ups SaaS et licornes (Doctolib, Mistral, Datadog). Mon réseau passe par les meetups Data Engineering Paris, dotAI et les communautés ML/IA Hugging Face. Cinq ans à cartographier les profils Data en Île-de-France.
Échanger avec Julie sur mon recrutement à Paris
30 min de cadrage offert, sans engagement.
On accompagne toutes les entreprises
Start-up, scale-up, PME ou grand compte : nos méthodes s'adaptent à votre maturité et à vos enjeux de recrutement.
Start-up
1 à 30 personnes
En startup, un seul Data Analyst polyvalent suffit pour bâtir les premiers dashboards et mettre en place une stack légère (BigQuery + Metabase).
Scale-up
30 à 300 personnes
En scale-up, on structure : un Data Engineer pour la pipeline, un Analytics Engineer pour les modèles, un Data Analyst par domaine.
PME
50 à 500 personnes
En expansion, on recrute un Head of Data, on lance un programme ML/IA dédié et on monte des équipes data par BU avec un central platform team.
Grandes entreprises
ETI et grands groupes
En corporate, la data est gouvernée par un CDO, avec des dizaines de data engineers, scientists et analysts, et une plateforme data partagée.
Pour aller plus loin
Ressources et autres expertises signées Lity.
Ressources Data
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Tous nos cabinetsLe marché Data à Paris
État du marché en 2026
2 103 778
habitants
INSEE, population municipale
600+
scale-ups data et IA
Paris Région Entreprises 2025
700 000
étudiants enseignement supérieur
Académie de Paris 2025
1er hub
data et IA européen
EY Indice 2025
Paris est le 1er hub Data et IA européen et concentre l'essentiel des équipes ML/Data Engineering françaises. Les sièges se répartissent sur cinq zones :
- Station F pour les startups IA
- Sentier pour les fintechs data
- Boulogne-Issy-les-Moulineaux pour les sièges Doctolib, Aircall, BlaBlaCar
- La Défense pour les ETI
- Saclay pour la deeptech et les laboratoires ML
Le marché Data parisien est tiré par trois familles : les licornes IA (Mistral AI, Hugging Face, ContentSquare) qui ont des équipes ML internes massives, les scale-ups SaaS B2B qui industrialisent leurs pipelines data (PayFit, Doctolib, Aircall, Brevo, Spendesk, Qonto) et les antennes EMEA des géants américains (Datadog, Hugging Face, OpenAI Paris).
Tensions et profils recherchés
Pour un fondateur ou un DRH qui cherche un cabinet de recrutement Data à Paris, le marché est tendu sur les profils ML production et MLOps. Les tensions se concentrent sur les Staff Data Engineers, les Senior ML Engineers en production, les Forward Deployed Engineers, les Head of Data et VP Data avec track record en scale-up.
L'écosystème universitaire parisien
L'écosystème universitaire parisien alimente le marché en continu. Polytechnique, CentraleSupélec, Mines ParisTech, Telecom Paris, ENS Ulm, ENSAE, X-Data Science forment chaque année les profils Junior et Confirmé qui rejoignent les scale-ups IA, les laboratoires R&D ou les antennes EMEA. Une partie part en mission freelance.
On répond à vos questions sur le recrutement Data à Paris.
Sur quels métiers Data êtes-vous le plus actifs à Paris ?
À Paris, Julie et l'équipe Lity chassent principalement sur scale-ups IA et licornes :
- Data Engineers
- ML Engineers
- Data Scientists
- Analytics Engineers
- MLOps Engineers
- Forward Deployed Engineers
- Head of Data
On intervient sur les profils Confirmés et Senior, là où le marché est tendu sur les expertises ML/IA, MLOps et Data Engineering production.
Sur les profils rares (Staff Data Engineer, Head of AI), on mobilise le vivier transversal France entière.
Comment garantissez-vous l'adéquation entre un profil Data et l'équipe en place ?
Notre méthode démarre par un brief approfondi de votre stack, votre maturité Data (data lake, warehouse, ML production) et le scope du poste.
On construit ensuite une scorecard métier et culture avec vous, puis on qualifie chaque finaliste :
- Entretiens structurés
- 2 à 3 prises de références
Pour les postes Senior et Head, une rencontre sur place à Paris affine le matching.
Quel niveau de visibilité aurai-je sur la mission de chasse Data pendant qu'elle tourne ?
Vous bénéficiez d'un point hebdomadaire avec Julie (ou plus rapproché en début de mission).
Vous recevez le pipeline détaillé des profils approchés, qualifiés et refusés, avec motifs des deux côtés.
On partage aussi les insights marché :
- Objections récurrentes sur la stack ou le projet
- Fourchettes de package constatées
- Attentes des candidats Data à Paris
Cette visibilité permet d'ajuster le brief en cours de route.
Comment identifiez-vous un Data Engineer ou ML Engineer réellement prêt à bouger à Paris ?
Les meilleurs Data Engineers et ML Engineers à Paris ne consultent pas les offres : ils sont en poste chez Mistral AI, Hugging Face, Doctolib, Datadog, PayFit, AQEMIA ou ContentSquare.
Ils choisissent leur prochain projet selon plusieurs critères :
- Stack moderne
- Maturité data
- Autonomie
Julie qualifie ces signaux de mobilité avant le contact, ce qui évite les approches froides sans suite.
Qu'est-ce qui différencie un cabinet Data spécialisé d'un sourcing interne ou d'un cabinet généraliste ?
Sur Paris, un cabinet Data verticalisé apporte trois choses qu'une équipe RH interne ou un cabinet généraliste ne peut pas mobiliser au même niveau :
- Carnet d'adresses Data Senior : un réseau actif sur Station F, Saclay, le Sentier, Boulogne-Issy et La Défense.
- Qualification métier fine : Data Engineer vs Analytics Engineer, ML Engineer vs Data Scientist, scope stack et impact.
- Connaissance du marché local : employeurs concurrents, fourchettes pratiquées, écoles qui alimentent (Polytechnique, CentraleSupélec, Mines ParisTech, Telecom Paris, ENS Ulm, ENSAE et X-Data Science).
Confiez-nous le recrutement de vos profils Data à Paris.
Une approche de terrain pour des recrutements qui durent.
Échange (30 min)
Une visio pour cerner vos enjeux et vous présenter notre approche.
Immersion
Une rencontre sur place à Paris pour qualifier, en profondeur, votre culture et vos projets de recrutement.
Chasse ciblée
Lancement de la mission Data à Paris. Nous vous présentons uniquement les profils en parfaite adéquation avec vos attentes.








