Le métier de Data Engineer

Construit l’architecture du système Big Data

Le Data Engineer, ou ingénieur de données, est le premier maillon dans le traitement des données pour une entreprise. Il conçoit des plateformes ou entrepôts de données, pour faciliter le traitement de volumes de données importants. Il développe la structure qui entoure l’exploitation de la data.

Il utilise son expertise technologique pour aider les entreprises dans le management opérationnel de leur données, et pour leur permettre de régler les problématiques de qualité et de validation de la conformité de données.

Le Data Engineer doit maîtriser parfaitement SQL et les langages de bases de données, et doit être capable de créer des pipelines de données fiables. De plus, il doit disposer de solides compétences en développement informatique et savoir coder.

Découvrez le métier de Data Engineer, ses évolutions professionnelles et les formations Studi.

Portrait type du Data Engineer

Il trouve du travail facilement avec un bac + 5.

Il a un caractère rigoureux, réactif et organisé.

Il travaille dans le secteur privé ou public, dans un bureau, en zone urbaine, en France ou à l’international, et avec des horaires en journée.

Indépendant ou salarié, il gagne entre 3 000 € et 6 000 € bruts par mois selon son expérience et sa situation géographique.

Qui recrute des Data Engineers ?

  • Grandes entreprises

    En travaillant au sein d’une grande entreprise, l'ingénieur data va construire l’architecture du système Big Data. Il est en collaboration directe avec les autres fonctions de la data : Data Analyst, Data Scientist, etc.

  • Start-ups

    Lorsqu’il travaille dans une start-up, le Data Engineer doit s’assurer de la collecte, du stockage et de l’exploitation des données en développant des solutions capables de traiter un gros volume de données dans un temps limité.

Quelles sont les conditions de travail du Data Engineer ?

  • Environnement de travail du Data Engineer

    Le Data Engineer travaille dans des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs d’activité. Dans l'exercice de son métier, il travaille essentiellement sur ordinateur.

    Il doit maîtriser des langages code (Java, Python…), des systèmes d’exploitation (Unix, Linux) et les solutions de bases de données (SQL, NoSQL).

    Il est rigoureux, organisé et réactif, et doit également avoir un esprit d’équipe, lui permettant de bien communiquer et de bien se comprendre lorsqu’il faut réagir rapidement à une problématique.

  • Cadre hiérarchique

    Le Data Engineer travaille généralement sous l’autorité du Chief Data Officer.

    Par ailleurs, il est en relation avec le Data Scientist et le Data Analyst puisque c’est lui qui leur prépare le terrain en exploitation de données.

  • Horaires et saisonnalité

    L'ingénieur data travaille essentiellement sur des horaires de bureau en journée, mais il peut avoir une charge de travail importante, selon l’activité et le volume de données de l’entreprise dans laquelle il travaille.

Salaire du Data Engineer

Le salaire du Data Engineer dépend essentiellement de son expérience, des technologies qu’il maîtrise, et de sa zone géographique. On observe des rémunérations plus importantes en région parisienne que sur le reste du territoire.

  • 3000

    bruts mensuels
    en début de carrière

  • 6000

    bruts mensuels
    avec de l'expérience

Quel est le profil du Data Engineer ?

Qualités majeures

Rigueur, curiosité, communication et esprit d’équipe sont des compétences essentielles pour exercer le métier de Data Engineer.

Le Data Engineer doit être expert en stockage et extraction de données, et en technologie du Big Data. Il doit également avoir une bonne connaissance des processus et des outils ETL (Talent Open Studio, Pig Latin, Sqoop), une forte expertise sur le SQL et dérivés (SQL, HiveQL), ainsi qu’une maîtrise des frameworks de calcul massivement parallèle de données (Hadoop, Spark, Kafka).

Enfin, il doit avoir un niveau de connaissance basique sur le Machine Learning, la Data Science, et l’intelligence artificielle, afin de pouvoir travailler en collaboration avec les Data Scientists.

Expérience

Généralement les entreprises qui recrutent des Data Engineers recherchent des profils ayant plusieurs années d’expérience dans le domaine du big data.

  • 4 /5

    Relationnel

  • 3 /5

    Indépendance

  • 5 /5

    Réflexion

  • 4 /5

    Technique

  • 4 /5

    Action

Quelle formation pour devenir Data Engineer ?

Le Data Engineer a généralement suivi une formation supérieure en école d’ingénieur ou en école d’informatique. Il dispose d’un master spécialisé dans la Data Science, le Big Data ou l’intelligence artificielle.

Par ailleurs, une première expérience (stage ou alternance) est fortement requise.

Votre parcours de formation chez Studi

Image
bachelor marketing et communication
Image
logo ICP
Eligible CPF
Bachelor Marketing et Communication
Bac+3
100% en ligne
Titre RNCP
Image
bts services informatiques aux organisations sio
Image
logo Digital Campus
Eligible CPF
Image
graduate developpeur web full stack
Image
logo Digital Campus
Eligible CPF
Graduate Développeur web full stack
Bac+2
100% en ligne
Titre Professionnel

Evolution professionnelle

Un Data Engineer peut devenir expert dans une technologie précise, évoluer vers une fonction de Data Scientist ou encore se tourner vers des responsabilités managériales et ainsi évoluer vers des postes tels que Chief Data Officer.

Spécialisations du métier de Data Engineer

  • Data Marketing Scientist

    Le Data Marketing Scientist est expert en analyse quantitative et qualitative, et son rôle est d’identifier les statistiques clés du marché, d’interpréter les résultats et d’aider les responsables marketing à comprendre et manipuler les chiffres derrière leurs stratégies marketing.

    Ses missions :

    • Définir différents outils d'analyse et concevoir des tableaux de bord qui aident à la prise de décision et au suivi de la performance commerciale.
    • Traduire les données des différentes opérations pour les transformer en informations opérationnelles sous forme de synthèses, reportings et présentations.
    • Mettre en perspective les données analysées avec les orientations business globales ou spécifiques de l'entreprise et mesurer leur impact stratégique à moyen et long terme.
    • Définir des indicateurs décisionnels clés permettant de piloter et d'optimiser le cycle de vie du client dans un parcours multicanal.
    • Présenter les données analysées de manière claire, visuelle et pédagogique.
  • Data Analyst

    Le Data Analyst a pour rôle d’analyser d’importantes quantités de données (Big Data).

    Ses missions :

    • Réaliser des analyses statistiques et exploratoires.
    • Construire des dashboards de suivi des performances permettant la prise de décision efficace pour le business.
    • Participer à la définition, à la mise en place et à l'analyse des tests A/B.
    • Mener des études approfondies afin de mieux connaître les clients, l’offre et en proposer des modèles.
  • Data Architect

    Le Data Architect est au cœur de la conception des plateformes de données de l’entreprise et des modèles apportés par le Data Scientist.

    Ses missions :

    • Apporter ses conseils sur les choix de solutions, plateformes et technologies data à mettre en œuvre.
    • Cadrer et formaliser les besoins des clients pour les traduire en exigences techniques.
    • Réaliser des études de faisabilité technique.
    • Définir une architecture de données cible répondant aux exigences fonctionnelles et techniques.
    • Prendre part à la rédaction de cahiers des charges, dossiers d’architecture technique.
    • Garantir la cohérence technique des solutions à mettre en œuvre.
    • Designer et prototyper des architectures de données adaptées aux problématiques SI.
    • Accompagner les équipes de développement dans la mise en place des solutions préconisées.
    • Assurer une veille technologique.
    • Concevoir et animer des formations techniques sur les technologies data.
  • Data Scientist

    Le Data Scientist a une mission plus technique que le Data Analyst. Il crée des algorithmes, met en place les outils nécessaires pour faire des prédictions, pour collecter et traiter les données.

    Ses missions :

    • Réceptionner et analyser le besoin.
    • Définir le périmètre et les sources de données.
    • Proposer, concevoir et mettre en œuvre des requêtes pour récupérer les données souhaitées à partir des différents systèmes d’informations décisionnels.
    • Veiller à la conformité des données extraites.
    • Mettre en œuvre et garantir la modélisation statistique des données.
    • Développer des algorithmes d’apprentissage et scénarios prédictifs des comportements clients.
    • Optimiser la segmentation client à l’aide des statistiques et données de consommation.
  • Data Quality Manager

    Le Data Quality Manager vérifie l’exactitude et les mises à jour des données collectées, stockées et utilisées par tous les métiers de l’entreprise. Il doit assurer la standardisation de la data en créant par exemple une structure commune pour référencer tous les produits de l’entreprise.

    Ses missions :

    • Mettre en œuvre une stratégie Data Quality autour des données de référencement produits et l’animer.
    • Définir les bons indicateurs de qualité de données d’un périmètre et mettre en place les outils nécessaires à les superviser.
    • Extraire et manipuler un ensemble de données provenant de différents systèmes d'informations afin de pouvoir les comparer et ainsi identifier les éventuelles erreurs d’intégrités.
    • Être à l’écoute des équipes technico-fonctionnelles des processus de référencement afin de déterminer les besoins Data Quality.
    • Suivre les incidents/problèmes de production liés à la qualité de données afin de faire évoluer la stratégie Data Quality.
    • Construire un collectif pour réussir à élever significativement le niveau de qualité des données d’un périmètre.