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Métier data engineer

Le Data Engineer est chargé de développer, maintenir et améliorer les infrastructures nécessaires à la centralisation, au stockage et à l'accès aux données. Il s'assure de mettre en place une solution qui permet le traitement de volumes importants de données tout en garantissant leur sécurité.

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Pourquoi devenir data engineer ?

Data Engineer : l’ingénieur au service des données.

Devenir Data Engineer offre la possibilité de combiner passion pour la technologie, les chiffres et l'analyse de données.

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Le métier de Data Engineer est fait pour vous !

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Le métier de data engineer

À l’avant-garde du traitement de la donnée

Le rôle du Data Engineer est en amont de ceux du Data Scientist et du Data Analyst. Il doit ainsi concevoir des plateformes pour le traitement efficace de volumes importants de données tout en garantissant leur sécurité. Il met en place des pipelines de données sécurisés qui seront analysés par les Data Analysts avant d'être transformés par les Data Scientists avec des algorithmes.

 

Pour accomplir sa mission, le Data Engineer possède une expertise pointue dans le développement de flux de données et maîtrise des langages structurés tels que Javascript, Scala ou Python. Il est également compétent dans la conception de bases de données utilisant SQL et NoSQL. Son objectif est de rendre sa production facilement lisible et manipulable par tous les membres de l’équipe Data Science.


Parce qu’il travaille en équipe, il doit avoir un excellent relationnel. Son travail est essentiel pour ses collègues Data Scientists et Data Analysts, car il leur permet d'analyser la structure des données dans les meilleures conditions. Il est ainsi à l’avant-garde du traitement de la donnée, un facilitateur indispensable quand les volumes deviennent trop importants.

Un profil indispensable à l’ère du Big Data

Le nombre de Data Engineer ne cesse d’augmenter. Ils étaient 6 400 en 2022 à indiquer “Data Engineer” dans leur titre LinkedIn en France, selon Data Recrutement et ils sont plus de 7 500 en 2023. De plus en plus de profils en reconversion se dirigent vers ce nouveau métier de la tech, que ce soit des ingénieurs qui veulent acquérir des compétences de développeur, ou des développeurs qui souhaitent apprendre les bases de l’ingénierie de la donnée.

Rôle et compétences du Data Engineer

Le Data Engineer joue un rôle crucial dans la gestion des données de l'entreprise en mettant en place des infrastructures de stockage et d'accès aux données. Il centralise différentes sources de données, qu'il divise généralement en trois catégories principales : les données internes, les données liées à des événements, et les données externes provenant de sources tierces comme les SaaS.

Pour centraliser ces données, le Data Engineer utilise des logiciels d'ETL (Extract-Transform-Load). Le Data Engineer crée également l'architecture et les bases de données pour les rendre accessibles aux différentes équipes grâce à des data warehouses et data marts. Ces derniers sont assimilables à des bases de données sur le cloud et des supercalculateurs.

Enfin, une fois que les données sont stockées et accessibles, les Data Analysts et Data Scientists pourront les nettoyer et les interpréter. Le rôle du Data Engineer est donc de centraliser et de gérer les données de l'entreprise, en travaillant en étroite collaboration avec les autres membres de l'équipe de Data Science.

Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer : késako ?

Le Data Analyst, le Data Scientist et le Data Engineer ont des postes et des responsabilités bien distinctes. Si le Data Analyst a pour mission d’interpréter et d'analyser les données, le Data Scientist se chargera ensuite de construire des modèles prédictifs pour faire des prévisions.

Le Data Engineer, quant à lui, facilite l’accès à la donnée en donnant tous les outils nécessaires aux Data Analysts et Data Scientists pour bien exploiter leurs ressources. Tous ces métiers ont en commun de collecter, nettoyer et transformer les données pour atteindre leurs objectifs.

Développeur et ingénieur 

Le Data Engineer doit maîtriser des compétences approfondies dans plusieurs domaines, notamment :

  • Les langages de programmation tels que Python, Scala ou Java;
  • Les langages de bases de données tels que SQL et NoSQL ;
  • Les outils de stockage de données et les plateforme cloud tels qu'AWS, Azure, GCP, ainsi que des outils ETL comme Airflow ou Talend ;
  • Les technologies de Big Data telles que Spark, Kafka et Hadoop, qui permettent de manipuler de grandes quantités de données ;
  • Les technologies de conteneurisation et de mise en production, notamment Docker et Kubernetes.

Grâce à ces compétences, le Data Engineer peut créer des bases de données complexes en rassemblant différentes sources de données, comme les données clients d'un CRM ou les services Cloud de l’entreprise. Il automatisera ensuite le processus d'alimentation de la base de données et utilisera les outils adéquats pour maintenir leur qualité.

Sa mission

Le Data Engineer dispose d'un profil particulier qui lui permet d'évoluer dans plusieurs postes tout au long de sa carrière. Mais deux évolutions possibles se démarquent :

  • Architecte Big Data : il conseille les entreprises sur les architectures appropriées pour l’exploitation de leurs données ;
  • Lead Tech : il est LA référence technique d’un projet Big Data grâce à son expertise technique et son ingénierie logicielle.

Le salaire du Data Engineer

La moyenne nationale pour un poste de Data Engineer en France est de 47 100 euros par an, selon Glassdoor. Mais si le Data Engineer est amené à superviser une équipe de Data Science (notamment dans les plus grandes entreprises), alors son salaire peut rapidement exploser.

  • Junior : entre 35 000 et 45 000 euros annuels ;
  • Expérimenté : entre 45 000 et 65 000 euros annuels ;
  • Senior : plus de 80 000 euros annuels.

Vous aimez travailler en équipe et faciliter le travail de vos collègues ?
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