DATA ENGINEER

Également appelé ingénieur data ou ingénieur de données, le Data Engineer, professionnel de la data, joue un rôle essentiel dans la gestion, le traitement et la mise en forme des données collectées. Il assure la construction et le maintien des infrastructures nécessaires pour collecter, stocker et analyser de grandes quantités de données. Enfin, le Data Engineer est garant de la disponibilité et de la qualité des données pour les analyses qui seront ensuite réalisées par le Data Analyst.

La fiche de poste d’un Data Engineer comprend les missions suivantes :

• la conception et la mise en œuvre de pipelines de données, une méthode qui permet de collecter, transformer et stocker les données pour les utiliser ensuite dans les projets ;
• le nettoyage et la transformation de données ;
• le développement et la maintenance des bases de données.

Également, un Data Engineer est chargé de la sécurité et de la conformité des données, lui sont attribués ainsi les missions suivantes :


• la mise en œuvre des mesures de sécurité pour protéger les données sensibles et pour garantir la conformité avec les réglementations en place ;
• la surveillance et l’audit sur l’accès aux données afin de prévenir les violations de sécurité et les accès non-autorisés.

Enfin, le Data Engineer doit être en constante veille technologique pour permettre l’innovation au sein de sa structure, afin d’améliorer l’efficacité et la qualité des processus de gestion des données.

Être ingénieur data nécessite d’acquérir des compétences techniques solides et variées.

Le Data Engineer doit maîtriser la programmation (Python, SQL) ainsi que divers systèmes d’exploitation (UNIX, Linux, Solaris) et les outils de traitement de données (Hadoop, Spark). Il doit également avoir des compétences en ingénierie logicielle : maitriser la conception, le développement et l’actualisation de logiciels informatiques. De même, le Data Engineer doit avoir une bonne lecture et compréhension des bases de données et notamment leurs solutions (SQL, NoSQL). La maîtrise des technologies du Big Data est également essentielle, car elle permet le traitement et la manipulation de données massives.

Enfin, pour comprendre les besoins de l’entreprise et y répondre au mieux, le Data Engineer doit être capable de collaborer avec l’ensemble des équipes.

La formation d’un Data Engineer nécessite un niveau Bac +5, tel qu’un Master spécialisé (par exemple dans la Data Science, le Big Data ou l’intelligence artificielle), obtenu dans une école d’ingénieurs ou dans une école d’informatique.

Certaines entreprises exigent des certifications spécifiques, telles que la Google Data Engineer certification (GDE), la Google Cloud Plateform Data Engineer certification (GCP) ou l’Amazon Web Services Data Engineer certification (AWS)

Enfin, pour faire la différence avec d’autres candidats, n’hésitez pas à multiplier les expériences professionnelles au cours de votre cursus scolaire.

L’ingénieur data peut évoluer vers des postes avec plus de responsabilités tels que Lead Data Engineer, Architecte Big Data ou Chief Data Officer.
Enfin, il peut également se spécialiser dans le design de la data et devenir Data Designer.

Dans une « journée type », le Data Engineer participe à des réunions avec les autres équipes de l’entreprise pour comprendre leurs besoins en données. Il assure la gestion et l’optimisation de pipelines de données. Il veille au débogage des problèmes techniques en corrigeant les erreurs de codage dans les logiciels, à l’aide d’un « débogueur », un logiciel de débogage. Enfin, Il cherche des solutions pour améliorer l’efficacité du traitement de données.

Le salaire moyen d'un Data Engineer varie en fonction de son expérience, de sa localisation géographique et du secteur d’activité de l’entreprise dans laquelle il travaille. Par exemple, en France, un Data Engineer Junior peut prétendre à un salaire variant entre 35 000€ et 45 000€ par an, tandis qu’un Data Engineer plus expérimenté(e) peut obtenir un salaire allant jusqu’à 60 000€ par an.

Un Data Engineer construit et gère les infrastructures de données.
Un Data Architect, quant à lui, conçoit et modélise les systèmes de données pour répondre aux différents besoins exprimés.

L’ingénieur data gère les pipelines de données et les infrastructures, tandis qu'un Machine Learning Engineer se concentre sur le développement pour assurer le déploiement de modèles d’apprentissage automatique et résoudre des problèmes spécifiques.

Le Data Engineer gère les données et les infrastructures de lecture de données, alors qu'un Data Scientist analyse et interprète les données pour permettre à l’entreprise de prendre des décisions éclairées.

L’ingénieur data gère les pipelines de données et les infrastructures, tandis qu'un Data Analyst analyse les données et les interprète afin de fournir les meilleures recommandations à l’entreprise.