Ingénieur en R :
exploiter la donnée pour éclairer les décisions
Devenir ingénieur en R
L’ingénieur en R est un spécialiste du traitement et de l’analyse de données grâce au langage de programmation statistique R. Il développe des outils capables de structurer, analyser et visualiser de grandes quantités de données afin d’aider les entreprises à mieux comprendre leurs activités et prendre des décisions stratégiques.
Présent dans des secteurs variés comme la finance, la santé, le marketing ou la recherche, il joue un rôle clé dans les projets liés à la data science et à l’analyse statistique.
Un expert des statistiques et de la data science
L’ingénieur en R intervient dans des environnements où la donnée occupe une place centrale. Grâce à ses compétences en programmation, statistiques et modélisation, il transforme des données brutes en informations exploitables.
Son expertise permet de développer des analyses prédictives, des tableaux de bord ou des modèles statistiques destinés à accompagner les entreprises dans leurs choix stratégiques. Curieux et rigoureux, il évolue dans des secteurs innovants où les besoins en analyse de données ne cessent de croître.
Développez votre expertise en data et programmation avec JUNIA
Le métier d’ingénieur en R nécessite une formation scientifique et technologique de niveau Bac+5. Chez JUNIA, le cycle ingénieur ISEN permet de développer des compétences en programmation, statistiques, data science et intelligence artificielle. Après le bac, les classes préparatoires scientifiques ouvrent l’accès aux cycles ingénieur. Après un BTS, un BUT ou une Licence, il est également possible d’intégrer un cursus ingénieur en formation étudiante ou en apprentissage afin d’acquérir une expertise adaptée aux métiers du numérique et de la donnée.
Des compétences analytiques et techniques très recherchées
- Maîtrise du langage de programmation R
- Connaissances en statistiques et modélisation de données
- Capacités d’analyse et d’interprétation des résultats
- Traitement et visualisation de grandes quantités de données
- Connaissance des outils de data science et machine learning
- Compréhension des bases de données et systèmes d’information
- Capacités de résolution de problèmes complexes
- Rigueur et précision dans l’analyse des données
- Curiosité et veille technologique permanente
- Maîtrise de l’anglais technique et scientifique
Collecter, analyser et valoriser les données
- Développer des scripts et outils d’analyse avec le langage R
- Collecter, nettoyer et structurer les données
- Réaliser des analyses statistiques et prédictives
- Concevoir des modèles d’aide à la décision
- Produire des tableaux de bord et visualisations de données
- Exploiter les données pour identifier des tendances
- Automatiser les traitements et analyses de données
- Collaborer avec les équipes data, métiers et informatiques
- Assurer une veille sur les technologies et méthodes d’analyse
- Participer aux projets de data science et d’intelligence artificielle
Quelles évolutions de carrière ?
L’ingénieur en R bénéficie de nombreuses perspectives d’évolution dans les domaines de la data science, de l’intelligence artificielle et de l’analyse prédictive. Avec l’expérience, il peut devenir data scientist, consultant data, expert en statistiques ou responsable d’équipe analytique. Certains choisissent de se spécialiser dans la finance quantitative, la santé ou le marketing analytique. Grâce à l’explosion des volumes de données et aux besoins croissants en analyse avancée, les profils maîtrisant les outils statistiques et la programmation restent particulièrement recherchés.
Salaire et secteurs d’activité
Les métiers liés à la data et à l’analyse statistique offrent d’excellentes perspectives d’emploi dans de nombreux secteurs d’activité. Les entreprises recherchent des experts capables d’exploiter les données pour améliorer leurs performances et leurs prises de décision.
En France, le salaire d’un ingénieur en R débute généralement entre 38 000 € et 45 000 € brut annuels et peut dépasser 70 000 € avec l’expérience et les spécialisations en data science ou intelligence artificielle.
Source : Hays France, Guide des salaires 2025 – Data & Intelligence artificielle.
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