Découvrir le métier de Data Engineer : le sommaire
- Définition
- Missions
- Les plus et les moins
- Les employeurs potentiels
- Formation
- Salaire
- Évolutions de carrière
Fiche métier : Data Engineer
Plus de 2,5 quintillions d’octets de données informatiques sont produits chaque jour. Ces millions de data sont indispensables aux fonctionnements des industries, de la recherche et des technologies d’innovation comme l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning. Mais, pour qu’elles soient utiles, les données doivent être organisées efficacement. C’est le rôle du data engineering ou ingénierie des données, une pratique de conception et de construction de systèmes pour la collecte, le stockage et l’analyse de données à grande échelle.
Au centre de cette pratique se trouve le Data Engineer. Cet expert de l’IT a pour objectif de transformer les données en ressources exploitables pour les analyses. Découvre tout ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Engineer, une profession aussi passionnante que recherchée !
C’est quoi un Data Engineer ?
Le Data Engineer également appelé ingénieur Big Data ou encore Ingénieur de Données prépare les données à des fins analytiques ou opérationnelles. Concrètement, il emploie différents outils et solutions Big Data pour rassembler des informations provenant de diverses sources, les intégrer et les consolider. Ensuite, il nettoie les données pour ne conserver que celles qui sont exploitables et les structure pour faciliter leur analyse.
Cette profession est fréquemment confondue avec celle de Data Scientist ou de Data Analyst. Pourtant, si ces experts de la data travaillent souvent ensemble, leur rôle est bien différent. Les scientifiques des données se concentrent généralement sur des domaines spécifiques et sont complétés par une équipe d’autres scientifiques et analystes.
Quelle différence entre Data Engineer et Data Scientist ?
La différence principale entre le Data Engineer et le Data Scientist est leur objectif. Les ingénieurs de données sont impliqués dans la construction de l’infrastructure et de l’architecture nécessaires à la collecte et à l’analyse des data. Les scientifiques des données se concentrent davantage sur l’interprétation des données. Pour simplifier, le Data Engineer va préparer le terrain au Data Scientist en lui mettant à disposition des formats de données et des fonctionnalités exploitables pour leurs recherches et modélisations.
Quelle différence entre Data Engineer et Data Analyst ?
La différence entre le Data Engineer et le Data Analyst est plus fine. Comme son nom l’indique, le Data Analyst va analyser les données. Pour cela, il peut aussi utiliser des solutions de traitement et de modélisation. Mais, son approche est davantage orientée statistique. Il va surtout collecter et réorganiser les données déjà préparées par le Data Engineer.
Concrètement, le Data Engineer va structurer des données brutes en ayant régulièrement recours à des techniques plus avancées comme la création et l’intégration d’API (interfaces de programmation). Il doit donc avoir des compétences en développement, réseau et bases de données.
Le Data Analyst a un profil moins technique. Il s’agit souvent d’un professionnel qui utilise des solutions plus grand public (comme des fichiers Excel ou des logiciels de statistiques) pour exploiter les données.
Le Data Engineer a donc un rôle fondamental dans le traitement des données. Il est en première ligne pour les collecter, les mettre en forme et les transmettre aux autres scientifiques de la data. Pour mener à bien cet objectif, il doit être polyvalent et accomplir des tâches variées.
Que fait un Data Engineer ?
Les missions du Data Engineer varient en fonction des besoins de l’organisation pour laquelle il travaille. Néanmoins, certaines tâches sont incontournables dans ce métier comme :
- La collecte de données brutes provenant de différentes sources (bases de données, fichiers, logs, etc.)
- Le stockage des informations dans un centre de données ou un serveur pour les centraliser
- La conception et la gestion de cet entrepôt de données
- La mise en place de pipelines qui permettent d’automatiser la gestion des données (acquisition, extraction, etc.)
- Le nettoyage et l’enrichissement des données
- La mise à disposition de données pour ses collaborateurs
- La conception et la gestion d’outils pour faciliter l’accès et la manipulation des data
- La surveillance et la maintenance de l’architecture analytique
Dans certaines structures, le Data Engineer a aussi en charge la politique de données. Il doit veiller à ce que celle-ci respecte les réglementations en vigueur, en particulier le RGPD et la loi Libertés et Informatique. Il peut aussi travailler en collaboration avec des experts en cybersécurité pour garantir la sécurité et l’intégrité des data.
Pourquoi choisir de devenir Data Engineer : les plus et les moins ?
Avec le volume croissant des données et leur importance pour les organisations, le métier de Data Engineer est l’un des plus recherchés sur le marché IT. La quantité d’offres disponibles et la rémunération souvent élevée attirent de nombreux étudiants. Pourtant, il s’agit d’un travail exigeant et qui requiert de multiples compétences et qualités. Pour t’aider à savoir si le métier de Data Engineer est fait pour toi, tu auras grâce à cette fiche métier les principaux avantages et inconvénients de cette profession.
Les plus
- Un salaire attractif et de nombreuses opportunités d’emploi.
- Un métier enrichissant avec des montées en compétences régulières.
- La possibilité d’exercer cette profession en distance, en entreprise ou en tant que Data Engineer freelance.
- De multiples évolutions de carrière possibles.
Les moins
- Un métier qui requiert de nombreuses compétences techniques et conceptuelles.
- La nécessité de se former en continu à la maîtrise de nouveaux outils, technologies, procédés, etc.
- Un travail qui peut être répétitif notamment lors du nettoyage des données.
- Des responsabilités importantes concernant l’intégrité, la sécurité et la confidentialité des données de l’entreprise.
Où travaillent les ingénieurs Big Data ?
La quasi-totalité des organisations traite des données pour fonctionner. Les Data Ingénieurs peuvent donc travailler dans des structures très variées, mais ils sont particulièrement recherchés dans les :
- Instituts de recherche et entreprises du domaine scientifique
- Entreprises de services numériques (ESN)
- Start-up qui développent des solutions de deep learning et d’IA
- Agences marketing et publicitaires
- Sociétés dans les secteurs de la banque, de l’assurance et de la finance (pour les analyses prédictives notamment)
- Industries (métallurgie, transports, énergies)
Comment devenir Data Engineer ?
Le poste de Data Engineer est accessible à partir d’une formation supérieure en école d’ingénieur ou d’un bac + 5 en informatique.
Avec la popularité de cette profession et l’essor des données et de l’IA, des formations et mastères spécialisés se sont développés dans les secteurs des Data Science et du Big Data.
Par exemple, Webitech propose un mastère Big Data et Intelligence Artificielle qui te permet d’acquérir en 2 ans un niveau 7 (BAC +5). La formation, animée par des experts du Big Data, couvre l’ensemble des compétences techniques, des savoir-faire et savoir-être indispensables pour intégrer rapidement ce domaine.
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Pour devenir Data Engineer les savoir-être sont aussi importants que le diplôme. L’Ingénieur Data doit se montrer rigoureux, organisé et curieux. Il doit avoir de bonnes capacités de communication, faire preuve de pédagogie et être capable de travailler en équipe avec des collaborateurs aux profils et besoins variés. Pour enrichir leurs compétences, leur CV ou tout simplement pour se tenir à jour des évolutions technologiques, la plupart des Data Engineer possèdent des certifications complémentaires comme la Certification Google Cloud : ingénieur en données sur Cloud ou la Certification AWS Certified Big Data.
Dans le cadre du Mastère Big Data et IA de Webitech, tu pourras également passer gratuitement la certification CCC Big Data Foundation by EXIN pour monter en compétence sur les :
- Fondamentaux et sources du Big Data
- Concepts et outils du Data Mining
- Technologies et systèmes de gestion de base de données comme Hadoop et MongoDB
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Quel est le salaire de l’ingénieur data ?
En France le salaire moyen d’un ingénieur Big Data est de 47 830 € brut par an. (Source Indeed). Un Data Engineer débutant peut déjà percevoir 38 500 € brut annuel dès sa sortie d’études. Un Data Engineer senior a lui la possibilité d’atteindre une rémunération de plus de 52 000 € brut par an. Après quelques années d’expérience, l’Ingénieur Data peut aussi choisir d’exercer en tant qu’indépendant. Comme ses compétences sont très recherchées, il peut facturer des TJM ou Taux Journalier Moyen allant de 450 à 650 € avec une moyenne située autour de 540 €. Les variations dépendent de la zone géographique, de l’expertise, du projet et du secteur d’activité.
Quelles évolutions de carrière pour un Data Engineer ?
Grâce à la diversité de ses compétences et à sa formation continue, le Data Engineer peut évoluer sur de nombreux postes. Il peut choisir de se spécialiser sur une technologie pour devenir par exemple Architecte Big Data, Architecte Cloud ou Machine Learning Engineer.
Le Data Engineer possède également grâce à sa formation une large partie des compétences et connaissances nécessaires pour devenir Data Analyst ou évoluer vers les métiers de Data Scientist et Data Miner. Enfin, après quelques années, certains Ingénieurs Data optent pour des postes à plus haute responsabilité comme :
- Tech Lead ou Référent Technique
- Lead Data Engineer
- Business Analyst
- Chief Data Officer (CDO)
- Chef de Projet Big Data
Tous les métiers associés :
- Data Scientist
- Ingénieur R&D
- Analyste de Données
- Data Analyst
- Dataminer
- Architecte Big Data
- Data Engineer
- Chief Data Officer
- Développeur Big Data
- Consultant Business Intelligence
- Web Data Analyst
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