Data Engineer : Fiche Métier - mise à jour 2024

Le data engineer développe, maintient et améliore les infrastructures permettant la centralisation, le stockage et l'accès aux données.

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Depuis la rentrée, le métier de Data Engineer fait de plus en plus parler de lui. À tel point qu’il commence à voler la vedette au célèbre Data Scientist, et que de nombreuses personnes pensent à se former au Data Engineering.

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Mais qui est ce professionnel de la donnée ? 

En quoi il se différencie des autres métiers de la Data comme le Data Analyst ou le Data Scientist ??

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C’est ce que nous allons voir dans cet article !

Un Data Engineer, c’est quoi au juste ?

Un Data Engineer est un professionnel spécialisé dans la conception, la construction et la gestion des infrastructures et des systèmes de données.

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Grâce à lui, les données de l’entreprise sont collectées, stockées et gérées de manière efficace.

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Pour quelles missions a-t-on besoin d’un Data Engineer ?

Avant de parler des missions du Data Engineer, il est important de rappeler le type d’organisation qui a besoin de lui pour fonctionner au quotidien.

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Parmi ces acteurs figurent les grandes entreprises et les grands groupes issus de tous les pans de la société. 

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Ces entreprises, au secteur d’activité varié, produisent chaque jour des quantités astronomiques de données.

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Conscientes de la valeur que cela représente, elles font appel au Data Engineer pour construire des solutions technologiques afin de les traiter et, in fine, transformer leurs données en atout commercial.

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Le quotidien d’un Data Engineer s’articule autour de ces missions : 

• Gérer des fortes quantités de données ; les Data Engineers sont capables de gérer ces volumes massifs de données de manière efficace et évolutive.
• Optimiser les performances ; les Data Engineers sont responsables de l'optimisation des performances des systèmes de données, en veillant à ce que les requêtes et les processus d'analyse s'exécutent rapidement et efficacement, même sur de vastes ensembles de données.
• Automatisation des processus ; les Data Engineers utilisent des outils et des scripts pour simplifier les workflows et accélérer les déploiements.
• Sécuriser les données ; les Data Engineers mettent en place des mesures de sécurité robustes pour protéger les données contre les accès non autorisés, les violations de sécurité et les pertes de données.

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Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir Data Engineer ?

Le Data Engineer est un bâtisseur, un profil data hautement qualifié qui permet à l’entreprise de gérer et d’exploiter ses données de manière optimale.

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Pour venir à bout de ses missions, le Data Engineer doit maitriser certaines compétences clés :

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Les mathématiques

Le Data Engineer doit maîtriser divers concepts mathématiques afin de mieux collaborer avec les Data Scientists et les Data Analysts. En comprenant les concepts mobilisés, il pourra mieux définir les besoins et ainsi permettre la réalisation d’analyses statistiques et de modèles prédictifs de qualité.

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La programmation

C’est l’une de ses compétences phares. La maîtrise de plusieurs langages de programmation du data engineering est nécessaire pour un Data Engineer.  Grâce à cela, il pourra créer des solutions technologiques complètes pour la gestion et le traitement des données.

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La modélisation des données

Le Data Engineer utilise différents modèles de données, tels que les modèles relationnels, les modèles dimensionnels, les modèles en étoile ou en flocon… En fonction des besoins spécifiques du projet. Il doit comprendre les principes de la normalisation des données ainsi que les techniques de modélisation avancées. 

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Le but ? Garantir la cohérence, la qualité et la performance des données.

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L’intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine qui joue un rôle croissant dans le travail du Data Engineer. En tant que spécialiste de l'ingénierie des données, il utilise l'IA pour concevoir, développer et déployer des systèmes et des applications qui automatisent et améliorent les processus liés à la gestion et à l'analyse des données. 

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Cela peut inclure des tâches telles que : 

• La mise en œuvre de pipelines de données autonomes
• L'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique pour la détection de schémas ou la prédiction de tendances
• L'intégration de techniques d'IA pour l'optimisation des performances et la résolution de problèmes complexes liés à la gestion des données. 

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La gestion de projet

Le Data Engineer peut travailler sur des projets impliquant plusieurs membres d'équipes différentes, y compris des Data Scientists, des Data Analysts et des développeurs. Une bonne maîtrise des méthodologies de gestion de projet lui permet de coordonner efficacement les efforts de chacun et de s'assurer de la bonne réalisation des travaux. 

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Quels outils utilisent les Data Engineer ?

Comme chaque expert data, le Data Engineer possède sa propre panoplie d’outils pour mener à bien ses missions. Voici les principaux par domaine d’utilisation : 

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Langages de programmation

Python,Java, Scala, SQL: Indispensable pour interroger et manipuler les données dans les bases de données.

Stockage et traitement de données

SQL, MySQL, PostgreSQL, Oracle, Snowflake, Redshift, BigQuery, Hadoop, Spark, Kafka

Data Warehouse

Le Data Engineer utilise les Data Warehouses pour stocker les données de son pipeline de données.

ETL (Extraction, Transformation, Chargement)

Airflow, Luigi, Stitch, Fivetran

Outils de cloud computing

AWS, Azure, GCP

Pour en savoir plus, nous avons rédigé un article sur le Cloud Computing !

Outils de BI (Business Intelligence) 

Tableau, Power BI, Looker

Outils de collaboration et de gestion de versions 

Git, GitHub, Jira

Outils de surveillance et de performance

Grafana, Prometheus, Datadog

Les différences entre Data Analyst, Data Engineer et Data Scientist

Il est vrai que les professionnels de la data partagent de nombreuses compétences et de nombreux outils, pourtant leurs missions professionnelles sont bien distinctes.

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Chacun de ces professionnels à un rôle à jouer au sein de l’organisation.

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Data Engineer VS Data Analyst : Quelles différences ?

Les différences entre le Data Engineer et le Data Analyst résident principalement dans leur responsabilité et leurs objectifs. 

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En effet, le Data Engineer a pour responsabilité de construire et de maintenir les pipelines de données dans le but de gérer toute la data disponible au sein de l’entreprise. Ses objectifs principaux sont de garantir la disponibilité, la fiabilité et la performance des infrastructures de données.

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Alors que le Data Analyst a pour responsabilité la production de rapports d’analyse afin de faciliter la prise de décision des dirigeants. Ses objectifs sont de produire des analyses impactantes et compréhensibles dans le but d’en tirer un avantage concurrentiel.

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Data Engineer VS Data Scientist : Quelles différences ?

Le Data Engineer et le Data Scientist sont tous deux des experts de la donnée avec de multiples compétences communes. En plus de cela, ce sont des professionnels qui interviennent dans des missions assez stratégiques au sein des organisations.

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Pourtant, ces deux métiers sont bien différents.

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Comme nous l’avons dit précédemment, le Data Engineer est l’expert Data qui va bâtir l’architecture nécessaire à la gestion et l’exploitation des données. Il va faire en sorte que les données de l’entreprise soient exploitables, notamment par les Data Analysts et les Data Scientists.

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Le Data Scientist, lui, n’intervient qu’après. Son rôle n’est pas de créer ou de gérer l’infrastructure des données. Ce n’est pas un bâtisseur. Le Data Scientist est un stratège. 

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Il va exploiter le réseau de données disponible pour créer des modèles prédictifs et identifier des scénarios de croissance possibles pour son entreprise. 

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La rémunération d’un Data Engineer : Plusieurs degrés selon les secteurs

En France, la rémunération d'un Data Engineer peut varier en fonction de plusieurs facteurs, particulièrement l'expérience professionnelle, les compétences techniques, le secteur d'activité, la localisation géographique et la taille de l'entreprise.

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Pour définir le niveau de rémunération du Data Engineer, nous nous sommes basés sur les chiffres de cabinets de recrutement spécialisés dans la Data. Et spécialement sur ceux de Data recrutement.

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Nous avons donc réalisé cette petite fiche des salaires des Data Engineers :

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Quelle est la rémunération d'un Data Engineer Junior ?

Pour un jeune diplômé commençant son expérience professionnelle, il peut espérer à Paris un salaire compris entre 42k et 46k euros bruts annuels. Après 2 ans d'expérience, il pourra prétendre entre 48k et 53k euros bruts annuels.

En province, un jeune diplômé pourra prétendre entre 37k et 40k euros bruts annuels. Après 2 ans d'expérience, il pourra prétendre entre 43k et 48k euros bruts annuels.

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Quelle est la rémunération d'un Data Engineer en milieu de carrière ?

Un Data Engineer avec 4 ans d'expérience peut espérer à Paris un salaire compris entre 55k et 60k euros bruts annuels. Après 6 ans d'expérience, il pourra prétendre entre 62k et 68k euros bruts annuels.

En province, un Data Engineer avec 4 ans d'expérience pourra prétendre entre 50k et 55k euros bruts annuels. Après 6 ans d'expérience, il pourra prétendre entre 57k et 63k euros bruts annuels.

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Quelle est la rémunération d'un Data Engineer Senior ?

Un Data Engineer avec 8 ans d'expérience peut espérer à Paris un salaire compris entre 68k et 75k euros bruts annuels. Après 15 ans d'expérience, il pourra prétendre entre 92k et 101k euros bruts annuels.

En province, un Data Engineer avec 8 ans d'expérience pourra prétendre entre 64k et 70k euros bruts annuels. Après 15 ans d'expérience, il pourra prétendre entre 87k et 96k euros bruts annuels.

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Quelles sont les formations pour devenir Data Engineer ?

Vous êtes motivé pour devenir Data Engineer, mais vous ne savez pas comment y arriver ? On vous dit tout dans cette partie ! Surtout, gardez bien à l’esprit qu’il n’y a pas de parcours meilleur qu’un autre.

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Le parcours de formation le plus efficace est celui qui correspondra au mieux à votre profil, à votre situation professionnelle et à vos objectifs.

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Les masters pour devenir Data Engineer

Passer un master à l’université peut être la bonne voie à suivre si vous souhaitez devenir Data Engineer.

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Avantage du master : en suivant un master spécialisé en Data Science ou en Data Engineering, vous aborderez nombreuses thématiques en lien avec le métier. Ce sera également l’occasion de prendre votre temps dans votre apprentissage et de mûrir votre projet professionnel. Aussi, la plupart des masters sont accessibles financièrement.

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Inconvénients : le master s’adresse à des étudiants encore en formation initiale. Aussi, le master est rarement orienté sur métier, mais plutôt orienté sur un domaine d’activité. Si vous souhaitez vous former rapidement à un métier et apprendre les compétences clés, le master risque de vous décevoir. Son contenu est généraliste et davantage orienté sur l’acquisition de savoirs que de savoir-faire.

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Les formations pour devenir Data Engineer

Vous êtes un professionnel en activité et vous souhaitez vous former à la Data Engineering ? Plusieurs solutions s’offrent à vous.

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Par exemple, vous pouvez dans un premier temps rejoindre une communauté d’experts data afin de vous familiariser avec les technologies. C’est le meilleur moyen pour découvrir un secteur et ses méthodes de travail. Il vous suffit de poser directement vos questions auprès de la communauté.

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Vous pouvez également suivre des cours gratuits, proposés par des experts du domaine. En vous rendant sur le site de DataBird, vous pourrez accéder à une formation gratuite et ainsi apprendre les bases de la Data.

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Comment me reconvertir en Data Engineer ?

Pour vous reconvertir en Data Engineer, inscrivez-vous au bootcamp de DataBird.

Vous apprendrez les fondamentaux ainsi que les compétences clés du métier afin d’être rapidement opérationnel sur le marché de l’emploi.

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Durant la formation, vous pratiquerez vos nouvelles compétences sur des projets réels d’entreprises, aux côtés d’experts data. Ainsi, vous apprendrez et progresserez en un temps record. 

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Le Bootcamp de DataBird est un accélérateur vers l’emploi qui fonctionne. 92 % des 3 000 apprenants formés ont changé de métier et trouvé un emploi à la fin de la formation.

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Quels sont les champs d'expertise d’un Data Engineer ?

Cloud Computing

Le cloud computing est un modèle informatique qui permet l'accès à des ressources informatiques partagées, telles que des serveurs, des bases de données, des applications, du stockage et des services, via Internet.

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Grâce à cette technologie, le Data Engineer peut : 

• Héberger des sites web
• Stocker et sauvegarder des grandes quantités de données
• Traiter et analyser des données
• Développer et tester des applications
• Collaborer plus facilement avec d’autres experts data
• Etc.

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Intelligence Artificielle (IA)

L'intelligence artificielle (LLM) est un domaine de l'informatique qui se concentre sur la création de systèmes et d'algorithmes capables d'imiter certains aspects de l'intelligence humaine. 

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Grâce à l’IA, le Data Engineer peut : 

• Prétraiter les données
• Optimiser des pipelines de données
• Gérer des données en temps réel
• Détecter des anomalies
• Automatiser des tâches
• Améliorer la qualité des données

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Deep Learning

Le deep learning est une sous-discipline de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l'apprentissage automatique de représentations de données hiérarchiques. Il utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour modéliser et apprendre des structures complexes de données en plusieurs couches de traitement. 

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Grâce au deep learning, le Data Engineer peut : 

• Pré-raiter les données
• Optimiser des pipelines de données
• Gérer des données en temps réel
• Détecter des anomalies
• Réaliser des analyses prédictives
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Exploration de données.

L'exploration des données est une étape importante du processus d'analyse des données. Elle consiste à examiner, à comprendre et à analyser les données afin d'identifier des motifs, des tendances, des relations ou des anomalies potentielles.

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Grâce à l’exploration de données, le Data Engineer peut : 

• Comprendre les données
• Valider des données
• Identifier des besoins en infrastructure
• Collaborer avec les data scientists

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