Métier Data Engineer : formation, missions, salaire

Qu’est ce qu’un Data Engineer ?

Le Data Engineer, encore appelé Ingénieur Big Data, est responsable de l’infrastructure Data d’une entreprise. Il construit et gère l’ensemble des réseaux, flux et systèmes de traitement des données. En plus d’assurer la disponibilité continue de la Data pour les équipes chargées de l’analyser et de la valoriser, cet expert veille à l’application des principes de Data Governance.

Quel est le rôle d'un Data Engineer en entreprise ?

Le rôle du Data Engineer est d’assurer la mise en place et la gestion de l’infrastructure Data. Au quotidien, il travaille à rendre techniquement accessible les données de l’entreprise pour permettre aux Data Scientists et Data Analysts de mener des projets Data.

Un projet Data peut être représenté comme un pipeline segmenté en 4 phases :

Le Data Engineer intervient le plus souvent lors des deux phases qui mettent en jeu l’infrastructure des données de l’entreprise : lors de la collecte des données et lors de la mise en production/déploiement. Comme ces phases correspondent au début et à la fin d’un projet Data, cet expert au profil très technique est amené à garder une vue d’ensemble sur tous les projets sur lesquels il travaille.

“Le métier de Data Engineer a beaucoup évolué ces dernières années, notamment sur les outils utilisés et il se rapproche de plus en plus du devops.

Il y a dix ans, le Data Engineer, construisait des pipelines (des tuyaux pour aller de A à B), et codait tout cela avec des Job Map-Reduce. Aujourd’hui, il y a plein d’outils qui permettent d’automatiser ça. En 2024, le Data Engineer développe plutôt des plateformes pour permettre aux utilisateurs de déplacer de la donnée.”

Thomas Clavet, Senior Data Engineer

Quelles sont les missions d'un Data Engineer ?

Le Data Engineer exerce de nombreuses missions en entreprise en lien avec l’infrastructure Data. Plus précisément, il prend en charge :

• La centralisation, la standardisation et le stockage des données dans un Data Lake
• La conception et l’implémentation de pipelines scalables pour le traitement de données (ETL et ELT), en intégrant la dimension Big Data
• L’industrialisation, le déploiement et le monitoring des algorithmes de Machine Learning développés par l’équipe de Data Scientists
• Le monitoring des différents réseaux, flux de données et systèmes de traitement des données de l’entreprise

Quelles sont les compétences d’un Data Engineer ?

Pour vous reconvertir en Data Engineer, votre arsenal de compétences doit surtout être technique. Pour mener à bien les missions qui lui sont confiées, un Data Engineer doit maîtriser plusieurs langages de programmation et connaître une ou plusieurs plateformes Cloud pour évoluer avec agilité dans leurs environnements :

“Un excellent Data Engineer c'est avant tout quelqu'un de très bon techniquement : il doit comprendre les enjeux techniques et savoir choisir le bon outil pour le bon usage. Mais il faut que le Data Engineer soit aussi un bon communiquant, notamment avec ses interlocuteurs non techniques.”

Thomas Clavet, Senior Data Engineer

Voici résumées les principales compétences d’un Data Engineer :

• La Programmation Python : C’est LE langage de programmation indispensable au Data Engineer, car toutes les technologies autour de l’analyse de données reposent sur ses bases.
• Les Plateformes Cloud : Le Cloud Computing est devenu aujourd’hui un élément incontournable de la stratégie de structuration des données des entreprises. Parmi toutes les plateformes Cloud, les trois plus connues sont Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform.
• L’exploration de données : La mise en production des algorithmes de Machine Learning fait partie des missions du Data Engineer. Sans nécessairement avoir une expérience approfondie en Machine Learning, Intelligence Artificielle ou Deep Learning, il est important d’en connaître les bases.
• La Gestion de bases de données SQL : Le langage SQL est important pour assurer le traitement et l’intégration de la Data. Son apprentissage va généralement de paire avec la gestion des différents types de bases de données SQL/NoSQL.
• Les Environnements & Mise en Production : Les infrastructures étant devenues très riches et complexes, il convient de savoir standardiser les environnements de production. Pour cela, il existe des outils comme Docker et Kubernetes, combinés avec ceux spécifiques à la mise en production d’algorithmes de Machine Learning comme MLFlow ou AWS SageMaker.‍
• Big Data : Aujourd'hui, l’infrastructure Big Data est devenue incontournable. Il est donc essentiel d’être formé à Scala et Spark pour pouvoir créer des ETL robustes quel que soit le volume de données de l’entreprise.

Quelle formation choisir pour devenir Data Engineer ?

Il n’existe pas de formation officielle pour devenir Data Engineer. Deux choix s’offrent à vous pour acquérir les compétences essentielles pour ce poste : vous pouvez vous inscrire à l’université ou en école d’ingénieur, pour suivre un cursus en informatique, en traitement de données, en ingénierie de données ou en bases de données. Cette option est généralement longue et coûteuse.

Ou vous pouvez opter pour une formation professionnalisante en Data Engineering : en quelques mois, vous serez opérationnel pour être Data Engineer ! Composé de 112h d’enseignements sur l'ingénierie des données et le Deep Learning, ce parcours est dispensé par des professionnels de la Data. Notre pédagogie est orientée sur la pratique, afin d'acquérir l'ensemble des compétences directement applicables en entreprise.

Si vous êtes débutant dans le domaine de la Data et que vous souhaitez devenir Data Engineer, pas de panique ! Vous pouvez reprendre nos formations Essentials et Fullstack en Data Science, avant de suivre celle plus avancée dédiée au Data Engineering !

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Quel est le salaire moyen d’un Data Engineer ?

Le salaire moyen d'un Data Engineer est de 50 400€ brut par an en France, soit environ 4 200 euros brut par mois.

Ce montant est amené à varier en fonction de nombreux paramètres, parmi lesquels l’expérience du professionnel, son ancienneté dans l’entreprise, la taille de celle-ci ou encore son implantation géographique.

Les Ingénieurs Big Data junior commencent en général avec un salaire d’environ 40 000€ brut par an, tandis que les plus expérimentés touchent une rémunération pouvant atteindre plus de 75 000€ brut par an.‍

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Quelles sont les perspectives d'évolution pour un Data Engineer ?

Le métier de Data Engineer offre généralement de belles perspectives d’évolution. Thomas Clavet, qui a débuté comme Data Analyst chez Criteo et travaille désormais comme Senior Data Engineer, après avoir été Engineering Manager, nous partage sa vision des carrières possibles pour un Data Engineer :

“Les perspectives d’évolution pour un Data Engineer sont nombreuses. La première évolution, qui se fait très naturellement, est de se spécialiser et de gagner en expérience : devenir Senior Data Engineer, Staff Data Engineer ou Principal Data Engineer.  La limitation à ça c’est qu’il faut aller dans des organisations de plus en plus grandes, là où il y a beaucoup de data à exploiter. 

Un deuxième chemin, c’est de se tourner vers le management sur un périmètre Data Engineering en tant que Engineering Manager ou sur tout le spectre data en tant que Head of Data.

Une dernière voie c’est d’évoluer horizontalement : changer de métier et aller vers un poste de software engineer, ou vers les autres métiers de la Data ! Enfin, certains Data Engineer deviennent même Product Manager !”

Thomas Clavet, Senior Data Engineer

Quelle est la différence entre un Data Engineer et un Data Scientist ?

S’ils évoluent dans le même domaine d’activité, le Data Engineer et le Data Scientist n’ont pas les mêmes missions au sein d’une entreprise.

Le Data Engineer focalise son attention sur la partie collecte et mise en production des données. Son rôle est de maintenir une infrastructure Data robuste, sur laquelle les Data Scientists vont pouvoir travailler.

Le Data Scientist a lui pour mission de construire des modèles de machine learning à partir des données de l'entreprise afin d'orienter les futures actions stratégiques et répondre ainsi aux enjeux business internes ou externes.

“Les Data Scientists et les Data Analysts créent des modèles et des reportings directement exploitables par les autres équipes. Le travail du Data Engineer est moins visible mais tout aussi essentiel : il rend le travail des autres possible.”

Thomas Clavet, Senior Data Engineer

Conclusion

Avec la multiplication des données générées par les entreprises, le métier de Data Engineer est devenu essentiel pour les entreprises. Sur le marché du travail, ces dernières s’arrachent les compétences techniques de cet expert, indispensables au travail des équipes Data qui analysent et valorisent les données.

Pour trouver un poste de Data Engineer, il est nécessaire de suivre une formation avancée en ingénierie des données. Comme il n’est pas toujours simple  de s’y retrouver parmi tous les cursus proposés, nous avons réalisé pour vous un comparatif des 5 meilleures formations en Data Engineering.

Et si vous souhaitez en savoir plus sur nos formations, n’hésitez pas à contacter notre équipe admission en prenant directement rendez-vous sur notre site.

Questions fréquentes à propos du métier de Data Engineer

Comment préparer un entretien pour devenir Data Engineer ?

Lors d’un entretien pour un poste de Data Engineer, il vous sera généralement demandé d'apporter C.V., une lettre de motivation et un portfolio de vos projets Tech. La plupart des entreprises font également passer des tests techniques afin d'évaluer vos compétences en Data engineering, mais aussi votre logique et vos capacités d'adaptation.

Notre conseil : mettez en avant votre background. Si vous avez une formation ou de l’expérience dans d’autres secteurs d’activité, il est important de la mettre en avant. Tout ce que vous avez entrepris jusqu'à aujourd’hui est valorisable, et vous donnera un avantage “métier” par rapport à d’autres candidats qui n’auraient que des compétences techniques !

Comment devenir un bon Data Engineer ?

• Réalisez des projets : Que vous ayez déjà une expérience professionnelle en Data Science ou non, vous pouvez réaliser des projets open source pour vous entraîner, en essayant de construire des infrastructures Data robustes. Sans investir des sommes astronomiques, vous pouvez créer un portfolio de qualité en construisant des pipelines ETL ou des Data Lake.‍
• Montez en compétence : Le métier de Data Engineer est souvent ouvert à des personnes ayant quelques années de travail dans la Data car leurs compétences transversales attirent les recruteurs. Vous pouvez donc commencer en tant que Data Scientist junior au sein d’une entreprise, puis vous diriger progressivement vers des domaines aux compétences plus techniques.