Métier data engineer

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.

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.

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.

• 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.

• 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.

• 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.