Data Engineer

En quoi consiste le métier de Data Engineer ?

De nos jours, les entreprises ont toujours plus besoin de spécialistes du traitement des données massivement parallèles, et capables d’en faire un usage intelligent. C’est pourquoi le poste de Data Engineer est le plus recherché depuis l’émergence du Big Data, loin devant le Data Scientist. Pour rappel, le Data Engineer est le premier acteur du processus de traitement des données. Il intervient avant le Data Scientist, directement après la mise en place de l’infrastructure technique par les architectes et les administrateurs.

L'essor du marché de la Data se poursuit avec toujours plus d'opportunités

À mesure que la quantité de données créées et utilisées augmente à un rythme exponentiel, leur collecte, tri et analyse se complexifient. Il s’agit d’une tendance en forte croissance, qui touche désormais tous les secteurs, toutes les structures, toutes les tailles d’entreprises, mais aussi tous les domaines d’activité. C’est pourquoi, les entreprises s’intéressent de plus en plus à des profils spécifiques – Data Analyst, Data Scientist ou Data Engineer par exemple – de manière à pouvoir prendre des décisions stratégiques de plus en plus axées sur les données.

Une double tendance se dessine :

Une pénurie avérée d’experts dans le domaine de la tech : selon QuantHub, 85 millions de spécialistes manqueront d’ici 2030 sur le marché.
Une demande croissante de la part des entreprises en quête de recrues en Big Data, entraînant une multiplication des offres d’emploi dans ce secteur.

Niveau d’études

Bac +5, École d’ingénieurs ou Master en informatique, statistiques, Data Science et Big Data

Bac +8, Doctorat spécialité Statistiques

Compétences

Databases : SQL, Cassandra, Bigtable
Outils ETL : Talend, Nifi…
Hadoop / Hive
Langages de programmation
Maîtrise des méthodes de développement agile
Veille technologique sur les outils Big Data

Technologies employées

Databases : SQL, NoSQL, Cassandra, Bigtable
Hadoop / Hive
Langages de programmation : Python, C/++, Scala, Java
Systèmes d’exploitation : Unix, Windows, etc.

Savoir-être

Rigueur et force de proposition
Réactivité
Esprit d’équipe
Curiosité sectorielle et goût pour l’innovation
Esprit d’analyse et de synthèse

Objectifs

Transformer la data brute en données exploitables pour l’entreprise, avec une vision business à la clé. À l’intersection entre le Data Analyst et la Data Scientist.

Missions & Responsabilités

Conception de solutions permettant le traitement de volumes importants de pipelines de données
Mise à jour permanente sur les technologies et langages utilisés dans le but de partager les connaissances et aider à l’avancement du projet data
Combiner les sources de données et maitriser les techniques de modélisation des données

Structures & Services

Service dédié Big Data, ou pôle Data Science
Startup et grands groupes dans tous les domaines

Difficulté des recherches

0% indiquant les profils les plus communs, et 100% les profils extrêmement rares 85%

Le Data Engineer en résumé

Quels sont les parcours de formation à envisager pour devenir Data Engineer ?

Le Data Engineer a généralement suivi une formation supérieure en ingénierie ou en informatique. À ce titre, il est titulaire d’un Master en informatique, Data Science, Big Data ou statistiques. En complément, un Doctorat (Bac+8) spécialisé en statistiques lui permettra d’évoluer dans le département R&D, dans le département Big Data, ou dans la division Data Science de startups ou de grands groupes, principalement dans les secteurs de la finance, des télécommunications et du marketing. Toutefois, un niveau Bac+2 ou Bac+3 avec une première expérience de stage ou alternance en développement et manipulation de données peut convenir pour devenir ingénieur Big Data.

Quels sont les compétences et les savoir-être indispensables pour être un bon Data Engineer ?

Le Data Engineer dispose de solides connaissances en mathématiques avancés et pratique au minima un anglais technique lu, écrit et parlé. Il utilise son expertise technologique pour aider les entreprises dans le management opérationnel de leurs données, et leur permettre de régler les problématiques de qualité et de validation de la conformité de données. Il doit donc maîtriser les langages SQL et bases de données. Mais aussi être capable de créer des pipelines de données fiables. De même, il dispose de solides compétences en développement informatique et sait coder. Le Data Engineer est tout simplement 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.

Quelles sont les missions inhérentes au métier de Data Engineer ?

L’ingénieur Big Data est ainsi responsable de la conception de l’architecture et de l’implémentation des algorithmes. Aussi, ses missions s’articulent autour de la mise en place et de la configuration des clusters. Il réalise des tests techniques et vérifie la qualité et la cohérence des données. À ce titre, il rédige toutes les spécifications techniques et effectue une veille technologique régulière. Pour cela, il possède des connaissances sur les bases de données telles que NoSQL, MongoDB et Cassandra. A noter qu’il peut être amené à utiliser les technologies Java, Scala ou Python, ou les frameworks Hadoop, Hive ou Spark. Donc en général, les entreprises recherchent avant tout des profils justifiant de plusieurs années d’expérience dans le domaine du Big Data.

Quel est le salaire du Data Engineer ?

En général, selon Glassdoor, un Data Engineer débutant gagne environ 45k € / an. Par la suite, son salaire augmente en fonction de son expérience. Ce qui signifie que le salaire d’un Data Engineer Senior peut atteindre jusqu’à 80k € / an. Passé le statut de Data Engineer Junior, il faut savoir que le salaire moyen d’un Data Engineer en France est de 60k € / an. Il dépendra toujours des entreprises dans lesquelles il travaille. Le Data Engineer peut exercer notamment dans des entreprises devant accumuler une grande quantité de données ou ayant besoin d’ingénieurs pour construire leur base de données. De plus, des grandes entreprises dans la tech peuvent offrir de très bons salaires aux Data Engineer expérimentés.

Quelles sont les évolutions de carrière envisageables pour le Data Engineer ?

Grâce à la diversité des profils, le Data Engineer peut évoluer au cours de sa carrière sur plusieurs postes, soit en vertical, soit en horizontal. En effet, le métier de Data Engineer se situe au début de la chaîne des données. Il pourra donc évoluer vers une fonction de Data Scientist. Les deux fonctions reposant sur un socle de connaissances commun, à ceci près que les services du Data Scientist interviennent à un stade plus avancé du traitement des données. Un Data Engineer peut également évoluer vers les postes d’architecte Big Data ou de Tech Lead. Pour autant, il peut aussi décider de se spécialiser en intelligence artificielle ou en Cloud computing. En somme, devenir Data Engineer, c’est donc s’orienter vers un métier d’avenir avec des évolutions de carrière prometteuses.

Baromètre des salaires

en K€ / an	Paris	Grandes Villes	Régions
Junior 0 à 2 ans	38 – 43	36 – 40	32 – 38
Confirmé 2 à 5 ans	45 – 58	42 – 50	38 – 45
Senior + 5 ans	55 – 65	50 – 60	45 – 55
Architecte + 8 ans	65 – 85	60 – 75	55 – 65

* Salaires observés à Annecy, Bordeaux, Grenoble, Lille, Lyon, Marseille, Montpellier, Toulouse …
Une variation d’environ 2 à 5% peut être observée entre les grandes villes