J’ai occupé un poste présenté comme orienté data science/IA, mais dans les faits les missions étaient majoritairement du développement logiciel et des sujets techniques éloignés de l’IA. L’organisation manquait de clarté : des réunions pouvaient être planifiées tard la veille pour le lendemain matin, avec une forte attente de disponibilité et de réactivité (téléphone, échanges fréquents).
L’onboarding était insuffisant sur certains sujets, avec des attentes élevées sur des projets peu cadrés (peu de documentation, peu de guidelines, peu d’accompagnement), que l’on soit junior ou senior. Cela créait une pression importante et un sentiment de devoir “se débrouiller seul” dans un contexte parfois mal priorisé.
J’ai également constaté un turnover significatif au sein de l’équipe sur une période courte, ce qui n’aide pas la stabilité ni la continuité des projets. Globalement, si vous cherchez un environnement stable, bien structuré, et un poste réellement centré sur la data science/IA, ce contexte risque de ne pas correspondre.
Points négatifs :
Missions peu alignées avec l’intitulé (peu d’IA/data science).
Organisation et priorisation instables (réunions et demandes de dernière minute).
Onboarding et documentation insuffisants, attentes élevées sans accompagnement.
Turnover important dans l’équipe.
