Le métier de Data Engineer
- Salaire Médian : 60 K€
- Bac +8
Aussi appelé, Ingénieur Data ou Ingénieur Big Data, le Data Engineer est un expert en informatique spécialisé dans la collecte, la gestion et la mise à disposition des données massives, afin de permettre aux équipes data (comme les Data Analysts et Data Scientists) d’exploiter des informations fiables et structurées.
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Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?
Le Data Engineer est un professionnel informatique spécialisé dans la conception, le développement et la maintenance des systèmes qui permettent de collecter, stocker et traiter les données massives ou Big Data. Selon TechTarget, son rôle principal consiste à préparer les données pour des usages analytiques ou opérationnels en intégrant, consolidant, nettoyant et structurant les données issues de différentes sources.
Il crée des pipelines et des architectures robustes, souvent basées sur des technologies cloud et Big Data, qui facilitent le travail des Data Scientists et Data Analysts en leur fournissant des données fiables et accessibles.
Pourquoi ce rôle est-il critique aujourd’hui ?
Le rôle du Data Engineer est devenu essentiel aujourd’hui en raison de l’explosion des volumes de données et de la complexité croissante des architectures informatiques. Dans un contexte où les projets data et l’intelligence artificielle prennent une place stratégique dans les organisations, le Data Engineer garantit que les données sont mises à disposition de manière sécurisée et performante.
Sans lui, les équipes orientées Data Intelligence ne pourraient pas exploiter efficacement ces ressources pour améliorer la prise de décision, optimiser les processus métier et accompagner le développement des solutions en machine learning. De plus, les évolutions technologiques comme le Cloud Computing et les systèmes Big Data renforcent la nécessité d’un profil expert capable d’orchestrer ces outils à l’échelle de l’entreprise.
Missions et responsabilités du Data Engineer
Conception et construction de pipelines (ETL/ELT)
Le Data Engineer conçoit et met en œuvre des pipelines robustes pour la collecte, la transformation et le chargement des données, selon les méthodes ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT. Ces processus automatisés permettent d’extraire les données brutes de diverses sources, de les nettoyer et de les structurer avant de les charger dans des systèmes d’analyse.
Cette mission est essentielle pour garantir que les équipes métiers et les Data Scientists disposent d’informations fiables et exploitables pour leurs projets data.
Stockage, architecture de données (data lake, data warehouse)
Le Data Engineer est responsable de la conception et de la mise en place d’architectures de stockage évolutives, comme les data lakes et les data warehouses. Il choisit les technologies adaptées (bases de données relationnelles, NoSQL, solutions cloud) et veille à leur intégration harmonieuse dans l’infrastructure existante.
Cette mission permet de centraliser, structurer et stocker efficacement les données massives, facilitant ainsi leur accès et leur analyse par les équipes concernées.
Qualité des données, gouvernance, sécurité
La gestion de la qualité des données est une responsabilité majeure du Data Engineer. Il veille à ce que les données soient précises, complètes et cohérentes, en réalisant des opérations de nettoyage, de normalisation et de standardisation.
Il met également en place des protocoles de gouvernance et de sécurité pour protéger les données sensibles et assurer la conformité avec les réglementations en vigueur, comme le RGPD. Cette démarche garantit la fiabilité des analyses et la confiance des utilisateurs dans les informations mises à disposition.
Compétences indispensables du Data Engineer
Hard-skills (SQL, Python, Java/Scala, Spark, Hadoop, cloud AWS/GCP/Azure)
Pour exceller dans le métier de Data Engineer, la maîtrise de certains langages et technologies est incontournable. SQL reste le pilier pour interroger et manipuler les données, tandis que Python s’impose comme le langage de référence pour l’automatisation, le traitement et la création de pipelines.
Les Data Engineers doivent aussi savoir utiliser Java ou Scala, notamment pour travailler avec des frameworks Big Data comme Spark ou Hadoop. La connaissance des plateformes cloud (AWS, GCP, Azure) est devenue essentielle, car la majorité des architectures data modernes reposent sur ces environnements.
Ces compétences techniques permettent de concevoir, déployer et maintenir des solutions robustes pour le traitement et la gestion des données massives.
Soft-skills (communication, collaboration, compréhension business)
Le Data Engineer ne travaille jamais en silo. Il collabore étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists, DevOps et les équipes métiers. C’est pourquoi la communication claire, la capacité à expliquer des concepts techniques à des non-experts et la compréhension des enjeux business sont des atouts majeurs.
Être à l’écoute, savoir documenter ses actions et participer activement aux réunions d’équipe permet d’assurer la cohérence des projets data et d’aligner les solutions techniques sur les besoins réels de l’organisation.
Outils & technologies actuels (Airflow, Kafka, Snowflake…)
Le Data Engineer utilise une panoplie d’outils modernes pour automatiser, orchestrer et optimiser les flux de données. Des solutions comme Apache Airflow permettent de planifier et surveiller les pipelines, tandis que Kafka est plébiscité pour la gestion des flux de données en temps réel.
Les plateformes comme Snowflake ou dbt facilitent la gestion et la transformation des données dans le cloud. Ces outils, combinés à une bonne connaissance des bases de données et des architectures Big Data, sont indispensables pour répondre aux exigences des projets data d’aujourd’hui et accompagner l’évolution des besoins en intelligence artificielle et machine learning.
Parcours et formation pour devenir Data Engineer
Études initiales (Bac+3/5, ingénieur, informatique)
Le parcours classique pour devenir Data Engineer passe généralement par des études supérieures de niveau Bac+3 à Bac+5, avec une spécialisation en informatique, mathématiques appliquées ou sciences des données. Les diplômes d’ingénieur spécialisés en Big Data ou informatique sont très appréciés, tout comme les masters en data science ou data engineering.
Ces formations offrent une base solide en développement, architecture des données, gestion de bases relationnelles et non relationnelles, ainsi qu’en administration de systèmes. Certaines écoles reconnues proposent même des mastères spécialisés ou des cursus dédiés à l’architecture data et au traitement des données massives.
Certifications, bootcamps, auto-formation (cloud, big data)
Au-delà du diplôme initial, les certifications professionnelles reconnues (comme les certifications RNCP de niveau 7) renforcent vos compétences, notamment dans le cloud (AWS, GCP, Azure), le Big Data et les outils spécifiques des data engineers.
Les bootcamps intensifs sont une alternative efficace pour se former rapidement à la programmation, à la gestion de pipelines ETL/ELT et aux environnements Big Data. L’auto-formation, par le biais de cours en ligne ou de projets personnels, est également très valorisée, notamment pour se tenir à jour face à l’évolution rapide des technologies et des outils.
Projets personnels, portfolio, stage/expérience terrain
Un facteur clé pour réussir dans le métier est de bâtir un solide portfolio démontrant votre maîtrise pratique des pipelines de données, du stockage dans des data lakes ou warehouses, ainsi que de la mise en œuvre d’architectures data.
Les stages et expériences en entreprise sont précieux pour appréhender les problématiques réelles : gestion, traitement et sécurisation des données à grande échelle. S’engager dans des projets personnels ou contributeurs open source liés à l’engineering data permet aussi de se démarquer significativement dans le marché de l’emploi.
Les salaires du Data Engineer
| en K€ / an | Paris | Grandes Villes | Régions |
|---|---|---|---|
| Junior 0 à 2 ans | 42 – 52 | 35 – 45 | 32 – 42 |
| Confirmé 2 à 5 ans | 53 – 65 | 45 – 50 | 42 – 50 |
| Senior + 5 ans | 68 – 85 | 50 – 70 | 50 – 65 |
En France, selon notre baromètre des salaires, un Data Engineer peut espérer un salaire brut annuel fixe situé en moyenne entre 45 000 € et 70 000 €, avec des variations régionales notables. À Paris, les rémunérations sont souvent plus élevées, tandis que dans les régions moins densément peuplées, les salaires tendent à être plus modestes. Pour des profils expérimentés, notamment dans les grandes entreprises ou secteurs tech, le plafond peut dépasser les 80 000 € annuel. Ces chiffres montrent une tendance à l’augmentation en raison de la demande toujours croissante sur ce métier.
Demande, typologie d’entreprises et secteurs porteurs
La demande en Data Engineers est forte dans divers secteurs clés, notamment la finance, les télécommunications, l’e-commerce et les services publics. Les grandes entreprises, les startups innovantes ainsi que les organisations engagées dans des projets Big Data et intelligence artificielle sont les principales recruteuses. Elles cherchent des profils capables de gérer la complexité des data lakes, des architectures cloud et du traitement temps réel. Avec l’adoption massive du numérique, le besoin de compétences en gestion, collecte et développement des données massives se généralise dans tous les secteurs d’activité.
Tendances et demande croissante
La demande pour les Data Engineers est en forte croissance à l’échelle européenne, portée par l’expansion des projets liés à l’intelligence artificielle et au machine learning. Les entreprises cherchent des profils polyvalents, connaissant les outils modernes comme Kafka, Airflow ou Snowflake, mais aussi capables de comprendre les enjeux métier.
Cette évolution traduit un élargissement du rôle traditionnel, désormais au croisement de l’architecture data, du développement informatique et de la stratégie business, avec une dynamique d’emploi qui devrait continuer à s’intensifier dans les prochaines années.
Comparatif : Data Engineer et les métiers similaires
Data Engineer et Data Analyst : les différences
Le Data Analyst se concentre sur l’analyse et l’interprétation des données pour répondre à des questions métier précises. Contrairement au Data Engineer, il n’a pas pour mission de concevoir les architectures ou de gérer la collecte et le stockage des données massives.
Son rôle consiste à nettoyer, structurer et analyser les données mises à disposition, afin de produire des rapports, des tableaux de bord et des insights exploitables par les équipes métiers.
Il utilise principalement des outils de Business Intelligence et de visualisation, et ses compétences en programmation sont généralement moins poussées que celles du Data Engineer.
Data Engineer et Data Scientist : les différences
Le Data Scientist, quant à lui, combine des compétences techniques et analytiques pour modéliser les données et extraire des prédictions ou des recommandations à partir de celles-ci. Il s’appuie sur des méthodes de machine learning et d’intelligence artificielle pour construire des modèles prédictifs et détecter des patterns.
Le Data Engineer prépare le terrain pour le Data Scientist en assurant la qualité, la disponibilité et la fiabilité des données. Le Data Scientist exploite ensuite ces données pour répondre à des problématiques complexes, souvent stratégiques, et propose des solutions basées sur l’analyse avancée.
Data Architect et Big Data Engineer : des métiers très proches
Le Data Architect et le Big Data Engineer sont des profils très proches du Data Engineer, mais avec des spécialisations plus poussées. Le Data Architect se concentre sur la conception globale des architectures data, la définition des standards et la gouvernance des données à l’échelle de l’organisation. Le Big Data Engineer, quant à lui, se spécialise dans le traitement et la gestion des données massives, souvent dans des environnements distribués et complexes. Ces rôles nécessitent une expertise approfondie en architecture, en sécurité et en optimisation des flux de données, et ils interviennent généralement sur des projets à grande échelle, où la performance et la scalabilité sont critiques.
Tendances à venir et défis du Data Engineer
Impact de l’IA, data mesh, streaming en temps réel
Le métier de Data Engineer évolue rapidement sous l’effet de l’intelligence artificielle, du développement du data mesh et de l’essor du streaming de données en temps réel. L’IA et le machine learning imposent de nouvelles exigences en matière de traitement, de qualité et de disponibilité des données, poussant les Data Engineers à adapter leurs architectures et pipelines.
Le data mesh, en tant qu’approche distribuée, permet une gestion plus agile et autonome des données par domaine, ce qui améliore la réactivité et la résilience des systèmes. Par ailleurs, le streaming de données en temps réel devient incontournable pour répondre aux besoins d’analyse instantanée, notamment dans les secteurs IoT, finance ou e-commerce, où la prise de décision rapide est cruciale.
Gouvernance, éthique, qualité des données
À mesure que les volumes de données augmentent et que leur utilisation s’étend à des domaines sensibles, la gouvernance, l’éthique et la qualité des données deviennent des enjeux majeurs. Les Data Engineers doivent désormais intégrer des principes de transparence, de traçabilité et de conformité réglementaire dans leurs architectures.
La mise en place de catalogues de données, de politiques de gouvernance décentralisées et de processus de qualité rigoureux est essentielle pour garantir la fiabilité et la sécurité des informations. Enfin, la réflexion sur l’éthique des données, notamment en matière de protection de la vie privée et d’usage responsable, s’impose comme une responsabilité partagée entre les équipes techniques et métiers.
Évolution de carrière, hybridation métier
Le Data Engineer dispose aujourd’hui de nombreuses opportunités d’évolution, que ce soit vers des rôles plus stratégiques comme architecte data, chef de projet informatique ou responsable de la gouvernance des données. L’hybridation des métiers se confirme également, avec l’émergence de profils à la croisée du développement, de l’analyse et de la gestion de projet.
Les Data Engineers expérimentés peuvent ainsi évoluer vers des fonctions de conseil, d’accompagnement ou de management, en s’appuyant sur leur expertise technique et leur compréhension des enjeux business. Cette évolution ouvre la voie à des parcours professionnels riches et variés, adaptés aux besoins des organisations modernes.
Chef de projet Réseaux – Client Final
Brignais
CDI
05/12/2025
– Référent mondial dans l’évènementiel
– 4000 collaborateurs
– + de 800M€/CA en 2022
– Partenaire du Lou Rugby, Organisation des JO de Paris
Architecte Réseaux – Client Final
Brignais
CDI
04/12/2025
– Référent mondial dans l’évènementiel
– 4000 collaborateurs
– + de 800M€/CA en 2022
– Partenaire du Lou Rugby, Organisation des JO de Paris
Chef de projet IT – Projet SaaS
Clichy
CDI
21/11/2025
– Acteur du retail
– 350 collaborateurs
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FAQ
Quels sont les outils et technologies essentiels qu'un Data Engineer doit maîtriser ?
Un Data Engineer doit maîtriser SQL, Python, Spark, Hadoop, des outils ETL comme Airflow, des bases de données relationnelles et NoSQL, le cloud (AWS, GCP, Azure), et des technologies DevOps comme Docker et Terraform. La connaissance des architectures data lake et data warehouse est également essentielle.
Quelles sont les principales étapes du parcours pour devenir Data Engineer ?
Les principales étapes pour devenir Data Engineer sont : obtenir un diplôme Bac+5 en informatique, data science ou Big Data; acquérir des compétences en programmation (Python, SQL, Java), gestion de bases de données, outils Big Data (Hadoop, Spark); suivre une formation spécialisée et obtenir une certification ; puis accumuler de l’expérience pratique en projets data.
Quel est le rôle précis du Data Engineer dans une équipe data par rapport aux Data Scientists et Data Analysts ?
Le Data Engineer crée, teste et maintient l’architecture des données, construisant les pipelines et bases pour garantir qualité, fiabilité et accessibilité des données. Il prépare la donnée brute pour le Data Scientist, qui analyse et modélise, et le Data Analyst, qui réalise des rapports et insights opérationnels.
Comment évolue le salaire d’un Data Engineer en fonction de l’expérience et du niveau de responsabilité ?
Le salaire d’un Data Engineer augmente avec l’expérience et les responsabilités. Un débutant gagne entre 40 000 et 50 000 € brut/an, un profil confirmé atteint 55 000 à 70 000 €, et un senior expérimenté dépasse souvent 80 000 € brut/an.
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