Data Engineer

Les missions du Data Engineer

Les missions d'un Data Engineer sont vastes et variées. Au cœur de son métier se trouve la gestion des données. Cela implique la création et la maintenance de systèmes d'ingestion de données, de bases de données et de plateformes de big data. Les Data Engineers sont également responsables de la mise en place de solutions d'archivage et de la garantie de la disponibilité et de la qualité des données pour les data scientists et les analystes.

• Analyse et acheminement des données
• Mise à disposition des données aux équipes
• Création de rapports et de reportings
• Suivi de projet
• Travailler sur l’analyse d’une forte volumétrie de données (Big Data)
• Créer ou améliorer les pipelines de données ainsi que les DataLake
• Utiliser des outils Big Data (Spark ou Jupyter par exemple)
• Gérer les problématiques de fort trafic et permettre la scalabilité des solutions
• Identifier les problèmes existants et travailler avec les équipes pour les résoudre

L'une des principales missions du Data Engineer est de développer, construire, tester et maintenir des architectures telles que les bases de données et les grands systèmes de traitement. Ils doivent également travailler avec des systèmes comme Hadoop, concevoir et développer des algorithmes de traitement des données, et effectuer des analyses statistiques.

Les Data Engineers jouent un rôle crucial dans la transformation des données brutes en formats exploitables pour les data scientists. Ils travaillent également à optimiser les systèmes pour extraire et utiliser les données plus rapidement, en collaboration avec l'équipe de développement et les business analysts.

Les Data Engineer doivent également comprendre comment optimiser la récupération des données et comment développer des tableaux de bord, des rapports et d'autres visualisations pour les parties prenantes. Selon l'organisation, le Data Engineer peut également être chargé de communiquer les tendances des données. Les grandes organisations ont souvent plusieurs Data Scientist ou Data Analyst pour aider à comprendre les données, tandis que les petites entreprises peuvent compter sur un Data Engineer pour travailler dans les deux rôles.

Les compétences du Data Engineer

Les compétences d'un Data Engineer sont à la fois vastes et spécialisées. Une solide formation en informatique est essentielle, avec une maîtrise des langages tels que SQL et Python. La connaissance des technologies de big data comme Hadoop, Spark ou Kafka est également cruciale.

Les Data Engineers doivent également maîtriser les techniques de gestion de bases de données, les systèmes de traitement de données en temps réel et les solutions de stockage de données. Ils doivent également être compétents dans la conception et la mise en œuvre de modèles de données, ainsi que dans la gestion et l'exploitation de bases de données relationnelles et non relationnelles.

La connaissance des techniques de machine learning et des outils d'analyse est un plus, car elle permet au Data Engineer de mieux comprendre les besoins des data scientists et d'adapter les données en conséquence.

• Snowflake
• Airflow
• Python
• Sql
• Tableau
• Talend
• Cloud
• Terraform
• Jupyter

Les qualités du Data Engineer

Au-delà des compétences techniques, le Data Engineer doit posséder certaines qualités intrinsèques pour réussir dans son rôle. La curiosité est essentielle, car les technologies et les méthodes évoluent rapidement dans le domaine du big data. La capacité à résoudre des problèmes complexes est également cruciale, car le Data Engineer est souvent confronté à des défis techniques lors de la gestion de vastes ensembles de données.

La collaboration est une autre qualité clé. Les Data Engineers travaillent en étroite collaboration avec les data scientists, les développeurs et les analystes, et doivent donc être d'excellents communicateurs et travailleurs d'équipe.

• Esprit d’analyse et de synthèse
• Rigueur
• Capacité d’adaptation
• Sens de l’organisation
• Curiosité intellectuelle
• Esprit d’équipe
• Vulgarisation et explication

Comment devenir un Data Engineer ?

Le parcours pour devenir Data Engineer commence généralement par une formation en informatique ou en engineering. De nombreuses universités et écoles d'ingénieurs offrent des spécialisations en Master en science des données ou en big data.

L'expérience pratique est également essentielle. Les stages, les projets personnels ou le travail en tant que développeur peuvent fournir une expérience précieuse. Les certifications professionnelles, telles que celles offertes par les fournisseurs de technologies big data comme Hadoop ou Spark, peuvent également renforcer le CV d'un candidat.

Le salaire du Data Engineer

Le salaire d'un Data Engineer varie en fonction de l'expérience, de la formation, de la localisation et de l'industrie. En général, le métier de Data Engineer est bien rémunéré, reflétant la demande pour ces compétences spécialisées. Les Data Engineers avec une expertise en technologies de big data, une certification ou une expérience significative peuvent commander des salaires plus élevés. Les entreprises technologiques de pointe, en particulier, sont prêtes à offrir des salaires compétitifs pour attirer les meilleurs talents.

• Junior : 46 K€ (0 à 2 ans d'expérience)

• Confirmé : 60 K€ (2+ à 5 ans d'expérience)  
• Senior : 75 K€ (6 ans et plus)