Le métier de Data Engineer

Le Data Engineer est un professionnel qui travaille sur les vastes quantités de données collectées par les entreprises, notamment via les réseaux sociaux et les sites de e-commerce. Ces données brutes peuvent concerner les clients, les produits ou les performances de l'entreprise, et sont souvent difficiles à gérer et à analyser. Difficile de s’y retrouver dans cette mine d’or d’informations ! Le Data Engineer a donc pour mission de développer des outils permettant à l'entreprise de tirer pleinement parti de ces données et de les utiliser de manière stratégique. Cela nécessite une expertise technique et des compétences spécifiques, ce qui fait du Data Engineer un métier très recherché. Si vous souhaitez en savoir plus sur ce métier, consultez notre fiche dédiée."

Sous cette terminologie un peu barbare, il faut le reconnaître, se cache en réalité un métier très concret et technique. Un Data Engineer est une personne qui construit et maintient des systèmes de gestion de données, tels que des bases de données et des pipelines de données, afin de permettre à une entreprise d'accéder, de stocker et de traiter efficacement les données qu'elle utilise pour prendre des décisions et exécuter ses activités.

Le Data Engineer est un expert en exploitation des donnée. Parmi les missions du Data Engineer, on retrouve :

• La conception des plates-formes de traitement d’une quantité importante de données ;


• La mise en place de « grosses » bases de données ;


• La mise en place et l’analyse d’outils de veille des données.

Le Data Engineer est donc responsable des outils de traitement des données.

Le Data Engineer doit maîtriser un ou plusieurs langages de programmation (PHP, SQL, Java, Python…), avec ou non un framework ou un CMS (gestion de contenu), savoir gérer une base de données, savoir gérer des flux :

1. Maîtrise de plusieurs langages de programmation et de bases de données : un Data Engineer doit être capable de travailler avec différents langages de programmation et de manipuler des bases de données de manière efficace;


2. Maîtrise de différentes technologies de gestion de données, comme les bases de données relationnelles et NoSQL;


3. Bonnes compétences en mathématiques et en statistiques : une connaissance solide des mathématiques et des statistiques est essentielle pour comprendre comment traiter et analyser les données;


4. Bonne compréhension des pratiques de gestion de données, comme la normalisation et la modélisation de données, ainsi que des principes de sécurité et de confidentialité des données.

1. Capacité à travailler en équipe : le Data Engineer doit être capable de travailler en équipe et de communiquer efficacement avec les autres membres de l'équipe de data science;


2. Capacité à apprendre rapidement : le Data Engineer doit être en mesure de s'adapter rapidement aux nouvelles technologies et aux changements de l'environnement de travail;


3. Bonne capacité d'analyse et de résolution de problèmes : le Data Engineer doit être capable de diagnostiquer et de résoudre rapidement les problèmes techniques qui peuvent survenir dans le processus de traitement des données;


4. Bonnes compétences en gestion de projet : le Data Engineer doit être en mesure de gérer efficacement les projets de data engineering et de travailler de manière organisée et structurée.

Diplômé d’un BAC + 5, principalement d’écoles d’ingénieur ou d’université, lui offrant ainsi la possibilité de faire ses armes et premières expériences professionnelles lors de stage voire d’une alternance, le futur Data Engineer peut aussi accéder à des formations accélérées.

Dans un monde où les données sont essentielles pour mieux maîtriser son marché et les comportements de ses cibles, le Data Engineer peut être recruté dans tous les domaines. Ainsi, ses employeurs peuvent aller de la startup, aux banques, en passant par les éditeurs de logiciel, les sociétés de service, les pureplayers, les PME… En bref, Data Engineer est un métier très recherché ! Vous pouvez notamment retrouver nos offres Société Générale. Après quoi, le Data Engineer peut monter en compétence, et devenir Tech Lead ou Architecte Big Data. Ou bien, il peut ajouter un aspect managérial à son portefeuille et passer Chief Data Officer.

Le Data Engineer se situe à la base de la chaîne de traitement de données. Les data engineers travaillent souvent en étroite collaboration avec les data scientists et les data analysts pour s'assurer que les données sont prêtes à être utilisées pour l'analyse et la prise de décision. Concrètement, voici les différentes missions du Data Engineer, du Data Scientist et du Data Analyst :

1. Le Data Engineer s'occupe de préparer les données en développant, construisant, testant et maintenant l'infrastructure de traitement des données;


2. Le Data Scientist utilise ces données préparées pour les analyser et les interpréter en construisant un modèle d'apprentissage statistique;


3. Le Data Analyst utilise les informations tirées de ces données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques et opérationnelles.

Le Data Engineer étant un métier très recherché et encore peu répandu, il bénéfie d’une forte demande et d’un salaire avantageux, dès ces débuts. Evidemment, comme tous métiers, le salaire dépend de l’expérience, de l’entreprise, des missions exactes, et de la zone géographique.

• Data Engineer junior : 35 K€
• Data Engineer expérimenté : 50 K€
• Data Engineer senior : 60-70 K€