Tout savoir sur le Data Engineer : salaire, rôle, compétences…

Publié le 04 avril 2022

Temps de lecture 12 minutes

En créant des milliers d’emplois dans le monde, le Big Data est devenu le nerf de la guerre pour les entreprises ! Parmi les métiers les plus demandés, le domaine de la Data Engineering fait partie du podium. Aujourd’hui, on a mené l’enquête et on vous dévoile tout sur le Data Engineer : salaire, rôle, missions, compétences, etc.

Le marché de la Data : un domaine prometteur et en forte expansion


Alors que le nombre de données créées et utilisées croît de façon exponentielle, la complexité de leur collecte, tri et analyse n’en est que grandissante. C’est pourquoi les entreprises centrent leur intérêt vers des profils bien spécifiques - Data Analyst, Data Scientist ou encore Data Engineer par exemple - pour pouvoir prendre des décisions stratégiques de plus en plus axées sur les données (data driven).


On constate alors une double tendance :

  • Une véritable pénurie d’experts dans le domaine de la tech : selon QuantHub, 85 millions de spécialistes seraient recherchés d’ici 2030 sur le marché. Ça en fait des talents tech à trouver !
  • Une demande grandissante des entreprises à la recherche de recrues en Big Data, et qui augmente donc le nombre d’offres d’emploi dans ce secteur.

C’est quoi, le Big Data ?


Le terme Big Data est utilisé pour définir un grand ensemble de données complexes provenant de sources hétérogènes et nouvelles. On le définit par trois “V” : Volume, Vitesse et Variété. Ce sont des données variées, qui arrivent dans des volumes importants et croissants, à une vitesse élevée. De nos jours, tellement de données sont produites qu'un logiciel de traitement de données traditionnel ne pourrait pas traiter ces dernières.


À noter que le Big Data touche absolument tous les domaines : de la science au marketing, en passant par l’éducation, l’environnement, la santé, et bien d’autres…

Quel est l'objectif du Big Data ?


L’objectif principal du Big Data est de permettre aux entreprises de pouvoir tirer profit des nouvelles données qui sont produites chaque jour. De ce fait, le Big Data est source de nouveaux besoins et de nouveaux métiers


Quels sont les métiers du Big Data ?


Il existe une variété de métiers du Big Data. Parmi eux, nous pouvons citer les postes suivants :

Mais aujourd’hui, nous allons nous intéresser à un métier Big Data en particulier : celui du Data Engineer.



C’est quoi, un Data Engineer ?

Quel est le rôle d’un Data Engineer ?


L’une des missions du Data Engineer est de construire l’architecture du système Big Data, notamment ce que l’on appelle les pipelines ETL*. Son rôle est de s’assurer de la collecte, la manipulation, la transformation et le stockage des données de différentes sources. Les principaux enjeux auxquels il fait face sont : 

  • La performance ;
  • La scalabilité ;
  • Et la gestion de gros volumes de données.

Pour rendre cela possible, il va développer des outils qui permettent de :

  • Traiter de grands volumes de données ;
  • Les rendre accessibles et exploitables à toute son équipe.

Tout simplement, le Data Engineer incarne un rôle central parmi les métiers de la Data, puisqu’il prépare le terrain pour que :

  • le Data Scientist puisse se servir de données “propres” et les exploiter de façon plus complexe, en tirer des tendances, et inférer avec les algorithmes de Machine Learning ;
  • le Data Analyst puisse donner du sens au grand volume de données grâce à ses compétences en Business Intelligence.

Le Data Engineer est donc en collaboration directe avec les autres métiers de la Data, mais également avec les clients afin de trouver la solution la plus adaptée pour répondre à leurs besoins.


➡️ Et pour aller plus loin, consultez notre article : Data analyst vs Data scientist : quelles différences ?  


*Qu’est-ce qu’un pipeline ETL (Extract - Transform - Load) ?

Source : Medium


Un pipeline ETL est un ensemble de processus qui comprennent :

  • L’extraction des données à partir de sources variées et hétérogènes ;
  • La transformation de ces données : on passe ici de données brutes à des données exploitables par diverses applications ;
  • Le chargement des données qui possèdent un format exploitable dans un datawarehouse (entrepôt de données) à des fins d’analyse.

Les pipelines ETL servent notamment à prendre des décisions rapides et de qualité. 


Pourquoi être Data Engineer ? 

La Data Engineering parmi les métiers du Big Data : quelles tendances ?


Comme on a pu le voir plus haut, les Data Engineers font partie des métiers phares du Big Data. 


Pour devenir Data Engineer, on peut provenir de différents environnements :


Si l’on provient d’un environnement plutôt orienté Data, se former à la Data Engineering permet de se spécialiser dans le Big Data en incarnant les rôles de…

  • Garant de la chaîne de production
  • Architecte de la donnée

… tout en explorant les contrées du développement informatique !



Si l’on provient d’un environnement plutôt orienté Dev, on constate que les métiers du Big Data deviennent plus ouverts et accessibles aux profils qui disposent d’un bagage informatique. En effet, de plus en plus d’entreprises cherchent des profils qui revêtent la double casquette Développement informatique / Data, qui représente une compétence clé très prisée, puisqu’elle permet :

  • Une plus grande aisance à communiquer avec les autres services d’une entreprise ;
  • Plus de simplicité dans la structuration et la restitution des données pour les rendre exploitables par les acteurs de l’entreprise.

Par exemple, un bon Développeur backend peut devenir Data Engineer, car nous retrouvons les mêmes technologies que celles que les développeurs utilisent en développement backend.



Si l’on provient d’un environnement plutôt orienté Sales/Marketing, se former à la Data Engineering permet de se spécialiser dans le métier de Growth Engineer. Ce dernier, pourtant essentiel au sein d’une équipe Growth, est encore assez méconnu. Pour faire simple, un Growth Engineer est profil transverse. Selon sa spécialisation (business ou marketing), il va :

  • Apporter un soutien à l’équipe Growth 
  • Collecter la donnée
  • Mettre en place des automatisations
  • Créer les MVPs (Minimum Viable Product : une première version d’un nouveau produit qui fait part des caractéristiques essentielles à son lancement sur le marché)
  • Accélérer les actions et les expérimentations de l’équipe Growth


Data Engineer : salaire / rémunération

Quel est le salaire moyen d’un ingénieur en informatique ?


Selon Clémentine Jobs

  • Un Data Engineer Junior gagnerait environ 45 000 € par an
  • Un Data Engineer Senior gagnerait environ 60 000 € par an

L’écart entre ces chiffres peut bien évidemment varier selon…

  • Le domaine de l’entreprise
  • La structure de l’entreprise
  • La séniorité et les responsabilités du Data Engineer (avec une équipe à gérer ou non, par exemple)

Si cet article vous a donné envie de devenir Data Engineer, il existe des programmes comme la formation Data Engineer en alternance de la Wild Code School qui vous permettront d’acquérir les compétences nécessaires pour exercer ce métier à la fin de votre parcours.


Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir Data Engineer ?


Pour être un bon Data Engineer, il est nécessaire de savoir…


Développer un pipeline d’ingestion et de stockages de données

  • Maîtriser les outils de l’écosystème Hadoop
  • Comprendre les enjeux du Big Data
  • Comprendre les besoins en architecture Big Data d’une entreprise ou d’une organisation


Traiter et analyser de grands volumes de données

  • Concevoir, développer et déployer des pipelines de traitement automatique de données
  • Préparer et charger les flux de données vers des entrepôts de données (datawarehouses) et outils analytiques
  • Construire et modéliser des bases de données relationnelles et non-relationnelles
  • Utiliser Apache Spark pour traiter des charges de travail Big Data


Intégrer et déployer une application

  • Déployer une application sous forme de REST API
  • Proposer une interface graphique utilisateur


Ça tombe bien ! La Wild Code School peut vous apporter toutes ces compétences avec sa nouvelle formation Data Engineer en alternance d’un an. En plus des hard skills cités ci-dessus, vous développerez également les soft skills nécessaires, comme…

  • Développer sa présence en ligne
  • Faire preuve de rigueur
  • Participer et contribuer à une communauté autours des métiers de la data
  • Savoir vulgariser du code et des données auprès d’une personne non technique
  • Et bien d'autres !


Quelles sont les formations disponibles pour devenir Data Engineer ?


Plus besoin de se former des années et des années ou d’avoir un master pour devenir Data Engineer et obtenir un bac+4 ! 


Aujourd’hui, les formations courtes permettent d’acquérir des bases solides pour être employable rapidement et prédisposer de l’expérience et des compétences nécessaires pour un marché du travail demandeur.


Ainsi, la Wild Code School cherche à rendre les métiers de la Data accessibles à tous en étoffant son offre de formations avec un programme en alternance d’un an en Data Engineering. De nombreux grands groupes, PME et start-ups, nous font déjà confiance et recrutent des profils Data au sein de notre école : Dataiku, Malt, Auchan, Decathlon, Keyrus, Betclic, Dailymotion, Teester, Criteo et bien d’autres !


Nous croyons beaucoup à l’importance de la formation professionnelle continue. La capacité d’acquérir de nouvelles compétences est fondamentale dans le monde du travail que nous connaissons, surtout avec la diffusion de plus en plus large de l’IA et des métiers liés à la mise en valeur de la donnée. Les acteurs tels que la Wild Code School sont essentiels afin de permettre aux (jeunes) actifs de se former rapidement à ces nouveaux métiers et il nous semble donc important de nous y associer en complément de nos partenariats avec les acteurs plus traditionnels de l’enseignement supérieur”, déclare Gildas Fresneau, Senior Academic Program Specialist à Dataiku, lors d’une interview menée par la Wild Code School en septembre 2021.


J’ai un niveau débutant, puis-je devenir Data Engineer ?


Oui ! Il vous suffira de suivre l’un de nos deux parcours de formation :




En suivant une première formation de 5 mois en développement web ou data analyse, vous disposerez des pré-requis nécessaires pour passer à l’étape suivante et poursuivre votre parcours de formation :

  • Compétences en mathématiques, statistiques, et algorithmie ;
  • Maîtrise d’un langage de développement (JavaScript, PHP ou Python) et d’un langage de requêtage de base de données (par exemple SQL).

Y a-t-il des pré-requis pour rejoindre l’une de ces deux formations ? Aucun ! Simplement une motivation débordante, et un état d’esprit caractérisé par la créativité pour trouver des solutions, l’envie de réussir et la capacité à travailler en équipe.


Alors candidatez dès maintenant à…


J’ai déjà des bases en développement et/ou en data, puis-je devenir Data Engineer ?


Bien entendu ! Notre formation Data Engineer est ouverte à deux types de publics :


  • Des étudiants ou stagiaires de la formation professionnelle sortant d'une formation en développement web ou data analyse et souhaitant continuer à se former ;
  • Des professionnels n'ayant pas forcément de diplôme mais justifiant déjà d’une première expérience dans le développement web ou la data analyse ou qui ont suivi une formation d’au moins 5 mois équivalente ou similaire à la formation Développeur web ou la formation Data analyst de la Wild Code School.

En effet, l’objectif est de permettre à toute personne ayant déjà une expérience significative dans le développement web ou la data analyse de se spécialiser dans la Data Engineering et propulser sa carrière dans le Big Data.

À la fin de cette formation professionnelle, vous serez en mesure de :

  • Collecter et stocker la donnée (automatisation, datalake, service cloud) ;
  • Préparer et traiter la donnée (processus ETL, transformer les données grâce à MapReduce, Spark) ;
  • Analyser les données Big Data grâce à un service cloud comme AWS RedShift ;
  • Mettre à disposition un data warehouse ;
  • Visualiser les données ;
  • Fournir des tableaux de bord


En conclusion, comment travailler dans la Data et devenir Data Engineer ?

En résumé, si vous hésitez encore à vous reconvertir dans la Data ou vous spécialiser dans ce domaine : n’attendez plus. C’est un secteur porteur et en plein essor, qui garantit un retour à l’emploi rapide. 


Et si c’était vous, notre prochain talent tech ? Les paris sont lancés !


Pour plus d’informations au sujet de la Data, rendez-vous dans notre catégorie “Big Data” ou bien découvrez les parcours de nos Wilders en lisant leurs témoignages dans la catégorie dédiée.