Tout savoir sur le métier de Data engineer

Avant de construire des rapports et tableaux de bord facilitant la prise de décision, les experts data doivent préparer les données. Car chaque jour, des milliers, voire des millions d’informations sont collectées ; et bien souvent, dans un format brut. Telles qu’elles, ces données massives sont illisibles, elles n’ont que peu de valeur. Pour les rendre compréhensibles, le travail du data engineer est indispensable. Découvrez ce métier, ses missions, ses compétences, son salaire, sans oublier la formation pour devenir ingénieur de données. 

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Quel est le rôle du data engineer ? 

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L'ingénieur de données conçoit des systèmes de collecte, de stockage et d'analyse des données à grande échelle. À l’heure où les nouvelles technologies évoluent à vitesse grand V, les entreprises ont plus que jamais besoin de ces experts. Et oui, si elles sont capables de collecter des quantités massives de données, elles n’ont pas forcément les compétences pour les exploiter. Du moins, pas sans faire appel à un data engineer. Celui-ci crée des solutions garantissant la qualité et la fiabilité des données. 

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En ce sens, l’ingénierie des données n’est que le premier maillon de la valorisation des données. Le data engineer prépare le terrain pour ses collaborateurs (data analyst et data scientist). Ces derniers exploitent les énormes volumes de données rendues lisibles grâce au travail préalable de l’ingénieur data. 

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Quelles sont les missions de l’ingénieur data ? 

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Entre les volumes d’informations, la pluralité de sources et la variété de formats, les données collectées sont difficilement exploitables. Le data engineer doit alors réaliser un travail colossal pour transformer des données brutes en “or du 21ème siècle”. Pour cela, il doit réaliser une pluralité de missions : 

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• La conception de l’architecture Big data : l’ingénieur de données crée une infrastructure dédiée au traitement ETL (extraction, transformation, chargement). Selon les organisations, la conception de l’infrastructure data peut être du ressort de l’ingénieur ou de l’architecte de données. 
• Le développement de solutions data : grâce à ses compétences en développement web, il peut concevoir des outils d'intégration, des bases de données, des entrepôts (data warehouse) ou encore des systèmes analytiques. Il peut ainsi personnaliser les solutions data pour répondre au plus près au besoin des organisations. 
• La maintenance : les outils data évoluant rapidement, il doit sans cesse les améliorer et les tester pour optimiser leur fonctionnement. 
• La gestion des données et des métadonnées : l’objectif est de faciliter l’accès aux données afin que les autres experts data puissent retrouver facilement les informations dont ils ont besoin. 
• La veille : celle-ci prend plusieurs formes. Elle est à la fois technologique pour concevoir des outils innovants (notamment en utilisant le machine learning), mais aussi juridiques pour s’assurer de la conformité aux différents règlements en vigueur en France et à l’international (vis-à-vis du traitement des données). 

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Même si la plupart des ingénieurs de données réalisent l’ensemble de ces missions, les responsabilités peuvent varier d’une entreprise à l’autre ou encore d’un projet à l’autre. 

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Quelles sont les compétences requises pour être data engineer ? 

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L’ingénierie des données étant particulièrement technique, le data engineer doit posséder des compétences avancées telles que : 

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• Les langages de programmation : comme SQL, NoSQL, Python, Java, R et Scala. Cela lui permettra de concevoir des outils sur-mesure. En ce sens, le data engineer est à la frontière entre le développeur et l’expert data. 
• Les bases de données (relationnelles et non relationnelles) : celles-ci sont utilisées aussi bien en phase de collecte que de stockage. Il doit être donc capable d’interagir efficacement avec ces databases, comme MySQL, Oracle, PostgreSQL, MongoDB.
• Les systèmes ETL (extraction, transformation et chargement) : c’est le processus de transformation des données. 
• Le machine learning et l’intelligence artificielle : il s’agit d’un plus. Avoir des bases en apprentissage automatique lui permettra de mieux comprendre les besoins des data scientists. Et donc, de construire des pipelines y répondant. 
• Les outils de big data : les données collectées étant souvent produites en quantité massive, il doit connaître les logiciels Big data les plus populaires, comme Hadoop, MongoDB et Kafka.
• Le cloud computing : de plus en plus d'entreprises stockent leurs données pour gagner en flexibilité. L’ingénieur data doit alors maîtriser ces technologies.

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Au-delà de ces compétences techniques, le data engineer doit aussi posséder des soft skills indispensables comme la créativité pour résoudre des problèmes, l’attention au détail ou encore la communication pour collaborer efficacement avec les autres experts data. 

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Quel est le salaire du data engineer ? 

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Le salaire moyen d’un data engineer junior est compris entre 40 et 52 K € annuels. 

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Mais après plusieurs années d’expérience, le salaire évolue rapidement : environ 60 K € moyen pour 5 ans d’expérience et 80 K € pour 10 ans d’expérience professionnelle. 

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Sans oublier que la localisation géographique et le secteur d’activité peuvent faire la différence. 

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Quels sont les débouchés ?

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Au vu de la croissance exponentielle du nombre de données, le poste de data engineer est de plus en plus plébiscité. Toutes les entreprises, quel que soit leur taille ou leur secteur d'activité, ont besoin de cet expert. Les jeunes diplômés bénéficient alors d’une position de force sur le marché de l’emploi. 

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Après plusieurs années d’expérience, ils peuvent diriger vers des postes à responsabilité comme lead data engineer ou chief data officer. Certains peuvent aussi choisir de se spécialiser. Par exemple, en devenant machine learning engineer ou cloud engineer. 

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Comment devenir data engineer ? 

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De par ses compétences techniques, le data engineer est souvent issu d’une école d’ingénieur avec un niveau master (informatique ou technologie de l’information). Cela dit, en formation initiale, il n’y a pas de certification spécifique à ce métier. 

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Au quotidien, le data engineer utilise les outils No-Code et IA dans sa boite à outils, ce sont des compétences importantes à maîtriser.

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