Les recruteurs ont parfois du mal à comprendre les besoins de chaque équipe tech. Cette ressource donne accès aux skills maps des 4 grands métiers : Product, Engineering, Data et Design. Mapper les compétences permet de créer des scorecards, des grilles d'évaluation et des plans de progression. Co-construit avec les membres et startups partenaires de TPC. Mapper les skills tech permet de : créer une scorecard, créer une grille d'évaluation, créer un plan de progression des équipes, améliorer sa culture tech en tant que recruteur.
1. Compétences Product Management
Exécution du produit
Skills : qualité des produits, livraison du produit, spécification des caractéristiques. Travailler avec une équipe interfonctionnelle pour définir, construire et lancer des produits stables et bien conçus. Les meilleurs PM exécutent sans faille pour limiter les risques imprévus.
Connaissance du client
Skills : maîtrise des données, voix du client, conception UX. Les PM sont les ambassadeurs culturels de leurs clients. Ils comprennent les besoins et les représentent auprès du reste de l'équipe. Les meilleurs ont de l'empathie et se soucient de l'impact réel sur la vie des utilisateurs.
Stratégie produit
Skills : appropriation des résultats business, vision produit et roadmap, impact stratégique. La stratégie produit est le ciment entre le développement produit et la stratégie de l'entreprise. Les PM doivent fournir des fonctionnalités qui s'inscrivent dans une roadmap cohérente.
Influencer les gens
Skills : diriger vers le haut, leadership d'équipe, gestion des stakeholders. Les PM de haut niveau multiplient leur impact en permettant aux personnes autour d'eux de contribuer à l'impact business. Relations étroites avec les équipes et la direction.
"Pour aller plus loin : "Quelle est votre map ? Le guide du chef de produit pour se développer et faire grandir son équipe" (Ravi Mehta) + Product Map Pro."
2. Compétences Software Engineering
Produit et Domaine
Compréhension des besoins utilisateurs, recueil de feedback, tests d'idées et itération rapide. Orientation client, expérimentation et agilité.
Gestion de projet
Méthodologies (Scrum), stand-ups, rétrospectives, reporting et planning. Collaboration d'équipe, communication claire, respect des délais et objectifs.
Leadership
Mission plus que travail. Favorise un environnement positif où les devs se sentent soutenus et motivés. Développe les compétences et la collaboration pour des équipes performantes.
Spécialiste
Choix des technologies, enseignement et partage de connaissances, évangélisation de nouvelles méthodologies. Évaluation des technologies, recherche de solutions innovantes, réseautage professionnel.
"Passeport.dev : outil pour se positionner en tant que software engineer, visualiser ses points forts et ses points faibles sans se focaliser sur les technologies où les frameworks."
3. Compétences Data (Engineering, Analysis, Science)
Cette skills map regroupe les 3 grands métiers de la Data : Data Engineering, Data Analyst, Data Scientist.
Échelle de niveaux (0 à 5)
Conscience : conscient de la compétence, pas en mesure d'exécuter. Novice : comprend la terminologie, peut en discuter. Intermédiaire : a appliqué la compétence occasionnellement sans guidage. Avancé : peut guider d'autres personnes, explique les nuances. Expert : excellence constante sur plusieurs projets.
Niveaux par catégorie et métier
<table><thead><tr><th>Catégorie</th><th>Data Eng</th><th>Data Analyst</th><th>Data Scientist</th></tr></thead><tbody><tr><td>Machine Learning</td><td>1/5</td><td>2/5</td><td>5/5</td></tr><tr><td>Programming</td><td>5/5 (SQL)</td><td>3/5 (SQL, Python)</td><td>5/5 (R, Python)</td></tr><tr><td>Math/Stats</td><td>2/5</td><td>4/5</td><td>5/5</td></tr><tr><td>Data Visualization</td><td>1/5</td><td>5/5</td><td>3/5</td></tr><tr><td>Problem Solving</td><td>3/5</td><td>4/5</td><td>5/5</td></tr><tr><td>Data Pipelines Management</td><td>5/5</td><td>2/5</td><td>1/5</td></tr></tbody></table>
Machine Learning
Modèles prédictifs, algorithmes d'apprentissage, sélection et prétraitement des données, validation croisée et optimisation des hyperparamètres.
Programming
Python, R, SQL. Manipulation de grandes quantités de données, nettoyage, automatisation des tâches.
Math/Stats
Probabilité, statistiques descriptives, inférence statistique, modélisation mathématique.
Data Visualization
Matplotlib, Seaborn, Tableau. Graphiques, tableaux de bord interactifs, communication à un public non tech.
Problem Solving
Formulation de questions de recherche, conception d'expériences, résolution de problèmes complexes.
Data Pipelines Management
Apache Kafka, Airflow, AWS Glue. Conception, implémentation et maintenance de pipelines robustes et évolutifs.
"Data Team Skill Mapping : template Google Sheets pour cartographier les compétences de votre équipe Data."
4. Compétences Product Design
Même échelle de niveaux (0 à 5) que la Data.
User Research
Comprendre les besoins, motivations et comportements des utilisateurs. Recueillir des informations pour orienter la conception.
Architecture de l'information
Organiser et structurer le contenu. Hiérarchies claires, navigation intuitive, modèles de contenu cohérents.
Stratégie de contenu
Planifier, créer et gérer le contenu de manière stratégique. Identification des besoins, messages clés, adaptation aux canaux et publics.
Prototypage
Créer des prototypes interactifs pour visualiser et tester rapidement les concepts. Transformer les idées en produits tangibles.
Conception d'interaction
Flux de travail intuitifs, transitions fluides, micro-interactions engageantes.
Conception visuelle
Couleurs, typographies, icônes, éléments graphiques. Interface attrayante, cohérente et mémorable.
"UX Team Skill Mapping : Skill Mapping Digital Template (NN Group) + Google Drive template pour cartographier les compétences Design."