Data Engineer

Le métier Data Engineer est un rôle clé dans toutes structures qui disposent d'un volume de données conséquents à traiter. Sa mission est essentielle dans le domaine de la gestion et de l'analyse des données au sein d'une organisation et des équipes Data.

On trouve des profils de Data Engineer dans les entreprises qui commencent à avoir de larges équipes Data et des enjeux forts autour de l'architecture de données (entreprises de logiciels et de SaaS, Marketplace / E-Commerce, applications mobile...)

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Les missions de ce poste du Big Data sont les suivantes :

• Construire l'infrastructure et l'architecture de données permettant de centraliser, structurer et stocker la donnée de l'entreprise.
• Implémenter les pipelines de données pour permettre son traitement.
• Suivre et piloter la performance de l'infrastructure Data.
• Être garant de la qualité de la donnée.
• Dans le contexte de produit impliquant de l'IA et du Machine Learning, contribuer à l'industrialisation, la mise en production, le stockage et la maintenance de modèles de ML.

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Le Data Engineer intervient ainsi sur l'ensemble du cycle de vie de la donnée :

1. Collecte de données issues des différentes sources (Bases de données, flux de données, fichiers bruts, API...).
2. Nettoyage des données (transformation, normalisation et contrôle de la qualité.
3. Stockage des données : Conception et maintien des entrepôts de données (Data Wahouses) et des systèmes de stockage de données.
4. Traitement des données : Développement de pipelines de traitement des données pour en automatiser le flux, l'extraction, la transformation et le chargement (ETL).
5. Sécurité des données : Mise en place des mesures de protection des données et de la gestion des accès.
6. Optimisation des performances : L'enjeu est d'optimiser les systèmes de données pour que les requêtes et les traitements soient rapides.

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L'objectif final du métier de Data Engineer est de fournir aux Data Analyst et Data Scientist de son entreprise ou sa start-up les flux de données nécessaires à la réalisation de leurs analyses et leurs modèles de données. S'il arrive dans une jeune startup ou une entreprise peu mature au niveau de la donnée, l'objectif du Data Engineer sera de mettre en place l'ensemble des systèmes de collecte de données en partant de zéro. Son travail évoluera par la suite vers des enjeux plus orienté sur la maintenance et le déploiement de modèles.

Le Data Engineer travaille donc étroitement avec les Data Analysts, Data Scientists et Machine Learning Engineers de l'équipe.

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Les autres intitulés de ce postes sont les suivants : Big Data Engineer, Ingénieur Big Data, Consultant Data Cloud... Le titre français serait "Ingénieur Data".

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Sur les évolutions de postes au sein des entreprises, plusieurs pistes sont possibles pour le Data Engineer, il peut ainsi évoluer vers :

• Un poste de Data Analyst, notamment s'il souhaite développer ses compétences dans l'analyse et la restitution de données, la BI (Business Intelligence).
• Les postes de Data Scientist, notamment avec un poste de Machine Learning Engineer, qui est un des postes que l'on retrouve où le rôle est de mettre en production et maintenir des modèles de Data Science / Machine Learning.
• Des postes de management, sur une équipe ou squad de de Data Engineer (Lead Data Engineer) ou plus largement sur une équipe data pluridisciplinaire sur un rôle de Head of Data.

A terme, un Data Engineer peut évoluer vers un rôle de Chief Data Officer (CDO) voir de Chief Technology Officer (CTO) dans des entreprises avec une dominante Data.

Les compétences principales d'un Data Engineer sont :

• Maitrise de langages de développement, notamment du développement de script en Python, et des outils utilisés par les développeurs (Git/Github)
• Maitrise de la gestion des BDD et des requêtes sur les bases de données (SQL). Cela peut passe par des connaissances sur les bases de données relationnelles (MySQL, PostGreSQL) et des bases de données NoSQL (MongoDB par exemple).
• Expérience et maitrise des technologies de Big Data (Apache Spark, Apacha Kafka, Hadoop, Airflow, Terraform) et des différents outils associés
• La maitrise des technologies d'ETL (Extraction, Téléchargement, Chargement / Loading) et des différents outils associés
• Maitrise des systèmes de stockages de données tels que les entrepôts de données ou Data Warehouses
• Des compétences dans les technologies de contenérisation et de mise en production (Kubernetes, Docker).
• Une maitrise d'un ou plusieurs environnements Cloud et du Cloud Computing, sur Amazon, Google ou Microsoft (AWS, GCP et Azure)
• Compréhension du cycle de vie d'un projet data

L'appétence Business est un vrai plus pour comprendre l'enjeu de la donnée pour l'entreprise et proposer ainsi des solutions techniques pertinentes pour le besoin métier. Au-delà des compétences techniques, d'autres skills sont également intéressant :

• Des compétences en gestion de projet, notamment pour piloter des projets Data complexes
• Un anglais courant, pour échanger avec des collègues internationaux et également pour continuellement s'informer sur les innovations dans la Data

Par certains aspects, les compétences d'un Data Engineer peuvent être proches d'un Développeur Backend, notamment si le développeur en question évolue dans une entreprise avec de forts enjeux autour de la donnée.

Plusieurs parcours de formations existent pour devenir Data Engineer. Généralement, le Data Engineer est issu :

• D'une formation en école d'ingénieur.
• D'un parcours de formation en informatique (Licence + Master), avec un master spécialisé dans la gestion des données ou en Big Data (ou au moins quelques cours sur le sujet).

Les profils Data Engineer ayant eu une formation en informatique sont les plus répandus sur le marché du travail.

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Par ailleurs, la formation en reconversion est une option. Cependant, celle-ci mène généralement aux métiers de Data Analyst. Certains bootcamps spécialisés dans les métiers et le domaine de la Data proposent une formation Data Engineer. Quelques exemples :

• Jedha Bootcamp propose une formation Data Engineer en 112h.
• Datascientest propose une formation Data Engineer sur un bootcamp de 13 semaines, ou bien sur des formats à temps partiel.

Celles-ci s'adressent généralement à des profils qui ont déjà une formation ou des compétences avancées en Data (Profils de Data Analyst, Data Scientist). Ces bootcamps proposent également des formations sur les autres métiers de la Data (Data Analyse / Data Science).

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Des certifications existent en Data Engineering, notamment pour valider certaines compétences spécifiques, comme la maitrise des Cloud (Certification AWS, Certification GCP, Certification Azure...), ou bien sur des compétences techniques spécifiques (Développement en Python, Big Data, SQL...)

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Concernant le parcours de carrière pour devenir Data Engineer :

• Certains Data Engineer ont eu une première expérience en tant que Data Analyst et ont commencé à toucher à la Data Engineering dans ce cadre. Ils possèdent généralement une formation en Data généraliste.
• D'autres ont directement débuté leur carrière après leur formation en tant que Data Engineer, en ayant généralement eu plusieurs cours autour de ces sujets durant leurs années d'écoles.
• Avant d'arriver en startup ou au sein d'une entreprise, de nombreux Data Engineer sont passés par des sociétés de conseil ou des ESN sur des rôles de Consultant Data / Consultant Cloud, qu'ils ont rejoint après leur formation
• Certains Data Engineer ont eu un parcours en tant que Développeur Backend avant d'évoluer vers un rôle orienté plutôt sur l'architecture Data.
  

Les salaires proposés pour ce type de poste très pénurique sont rapidement assez élevés. Voici une fourchette des salaires pour un poste de de Data Engineer en France

• La moyenne des salaires pour un Data Engineer Junior est autour de 45/47 k€ par an.
• Pour un Data Engineer plus expérimenté, sur des rôles de Senior Data Engineer, il faut compter une fourchette entre 55 et 70 k€ pour le salaire annuel
• Pour un poste de Lead Data Engineer, il faut viser un salaire au minimum de 75 k€
• Un Data Engineer avec une forte expérience, dans des entreprises technologiques très renommées et une forte expertise technique peut prétendre à un salaire autour de 100 k€

Le niveau de salaire est sensiblement quelle que soit la localisation en France (Paris, Lyon, Bordeaux, ...).

Pour plus d'informations sur les salaires en startup et scale-ups, retrouvez notre étude sur les salaires en startup.

Pour aller plus loin, retrouvez notre article sur les différences des métiers du domaine de la Data : Différences entre Data Analyst, Data Scientist et ML Engineer

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Vous avez un projet de recrutement de profils Data Engineer et être à la recherche d'une solution pour trouver le candidat idéal ? Retrouvez notre page dédié au recrutement Data. Vous recrutez dans l'intelligence artificielle ? Nous avons également une offre pour vous : Recrutement Intelligence Artificielle. Discutons ensemble de votre projet !

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