Le métier de Data Engineer - Salaire, emploi, formation
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Carrière
 Publié le 
18/1/2021

Le métier de Data Engineer - Salaire, emploi, formation

A mesure que les entreprises comprennent l’importance de la donnée, le besoin d’organiser et de structurer les infrastructures Data émerge. Si l’infrastructure permet d’extraire et d’analyser facilement de la donnée, les entreprises peuvent plus simplement en donner de la valeur. Il devient par exemple possible d’appliquer des algorithmes de Machine Learning, de créer des dashboards pertinents ou encore d’optimiser les coûts de stockage. De ce fait, le métier de Data Engineer est devenu crucial. Parlons donc de ce qu’est un Data Engineer, les salaires auxquels on peut prétendre en tant que Data Engineer, les formations et les perspectives d'évolution. 

Qu’est ce qu’un Data Engineer ?

Le métier

L’objectif du Data Engineer est de créer et optimiser des infrastructures Data pour que les équipes métiers ou les Data Analysts et Data Scientists puissent utiliser la donnée à disposition facilement. 

Bien que cela puisse paraître simple à première vue, les infrastructures deviennent de plus en plus complexes à mettre en place à mesure que l’entreprise grandit. En effet, il faut pouvoir s'assurer que la donnée circule facilement mais aussi qu’elle respecte les normes de confidentialité.

Le métier de Data Engineer
Le métier de Data Engineer


Les missions

Le Data Engineer exerce ses fonctions sur tout ce qui a trait à l’infrastructure Data d’une entreprise. Plus précisément, on le retrouvera sur des missions comme : 

  • Industrialisation / déploiement / monitoring des algorithmes de Machine Learning développés par l’équipe de Data Scientists
  • Centralisation et standardisation des données dans un Data Lake
  • Conception et implémentation de pipelines scalables de traitement de données (ETL / ELT), très souvent intégrant la dimension Big Data (Spark)
  • Monitoring de différents flux de données

Comme vous pouvez le voir, bien que le métier de Data Engineer ait une dimension structurellement Data, il y a une composante technique assez forte qui doit vous attirer si vous souhaitez exercer ce métier. 

Il y a, en tout cas, un terme qu’il faudra que vous maitrisiez car il est au cœur du métier du Data Engineer : le processus ETL. Cet acronyme signifie "Extract Transform Load". Il correspond à la méthode grâce à laquelle vous pourrez extraire la donnée (très souvent depuis votre Data Lake), la transformer et la charger dans une base de données que l’on appelle Data Warehouse.


A quelle étape le retrouve-t-on dans un projet Data ?

Si l’on devait résumer les projets Data, il faut les décrire comme un pipeline en plusieurs étapes. On retrouvera les suivantes dans un projet Data : 

  • Collecte des données : Vous allez devoir trouver la donnée dont vous aurez besoin pour vos analyses qui peut se trouver dans des bases de données ou vous devrez les scraper par exemple sur le web !
  • Exploration : Une fois que vous avez la donnée, vous allez devoir la nettoyer et la préparer. Pour cela, on effectue souvent une phase exploratoire qu’on appelle EDA en anglais pour Exploratory Data Analysis. L’objectif est de détecter par exemple les valeurs aberrantes ou manquantes. 
  • Exploitation : Maintenant que tout est prêt, vous allez pouvoir utiliser la donnée pour l’objectif qui a été fixé. Par exemple, en Data Science, vous allez développer un algorithme de Machine Learning. 
  • Mise en production : Une fois que vous avez réussi à développer votre algorithme ou votre solution d’Intelligence Artificielle, vous allez devoir la mettre en production à l’échelle de votre entreprise. Ceci implique des technologies différentes et est une étape à part entière.

En tant que Data Engineer, vous serez très souvent sur la partie Collecte et Mise en Production. En effet, c’est à ces deux étapes là que l’on retrouve le plus souvent la partie infrastructure.

  • Collecte : il faut pouvoir stocker la donnée facilement dans un Data Lake qui est souvent construit sur des plateformes cloud comme AWS.
  • Mise en Production : vous devrez envoyer les algorithmes construits sur des serveurs, et donc toucher à l’infrastructure de l’entreprise.  

Les compétences

Pour devenir Data Engineer, votre arsenal de compétences doit surtout être technique. Les langages de programmation ne doivent, par exemple, pas avoir de secrets pour vous. Il est recommandé de connaître une ou plusieurs plateformes cloud ainsi que les outils de standardisation d’environnement. Voici particulièrement quelques points sur lesquels nous vous conseillons de vous concentrer : 

  • Programmation Python : C’est le langage phare dans la Data que vous devrez connaître pour avancer. C’est ce que vous allez utiliser en permanence dans votre travail puisque c’est le fondement sur lequel les technologies autour de l’analyse de données se reposent. 
  • Cloud : Le cloud computing est devenu un élément incontournable dans la structuration des entreprises. Parmi toutes les plateformes cloud, les trois plus connues sont Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud Platform. AWS est encore, de loin, la plateforme la plus utilisée avec plus de 30% des parts de marché du cloud public, c’est par celle-ci que nous vous conseillons de commencer.
  • Machine Learning : Il vous arrivera de mettre des algorithmes de Machine Learning en production. Sans pour autant avoir une expérience approfondie du domaine, il est donc important que vous sachiez ce que c’est et comment ces algorithmes fonctionnent. 
  • Gestion de bases de données SQL : Lorsque vous allez collecter de la données, vous aurez besoin d’utiliser SQL. En tant que Data Engineer, vous devrez maîtriser le langage mais aussi connaître les types de bases qui accueillent toute cette donnée. Par exemple, vous devrez connaître la différence entre les bases de données orientées lignes et les bases de données orientées colonnes.  
  • Environnements & Mise en Production : Les infrastructures sont diverses aujourd’hui et c’est pour cela qu’il est important de standardiser les environnements le plus possible. Pour cela, il existe des outils comme Docker & Kubernetes, qu’il est important de connaître. Vous utiliserez ces outils combinés avec ceux spécifiques à la mise en production d’algorithmes de Machine Learning comme MLFlow ou AWS SageMaker pour mettre à échelle votre infrastructure Data.
  • Big Data : Il est maintenant incontournable qu’une infrastructure puisse accueillir du Big Data. C’est pour cela que vous devrez connaître des langages spécifiques comme Scala pour pouvoir utiliser Spark et ainsi pouvoir créer des ETL robustes quel que soit le volume de données. 

 

Le salaire 

En fonction du type d’entreprises et du secteur les salaires varient mais voici une grille de salaires moyens :

Position Salaire Moyen
Junior Data Engineer 40 000€ - 48 000€
Data Engineer 40 000€ - 62 000€
Lead Data Engineer 60 000€ - 83 000€


Source - Glassdoor & Etudes alumni de Jedha

Les formations pour devenir Data Engineer

Les formations en Data Engineering se font plutôt rares encore mais il en existe tout de même quelques-unes sur lesquelles vous pourrez faire votre choix. Voici quelques idées pour vous : 

  • Les formations en ligne : Elles sont très bien pour démarrer et vous former à votre rythme mais difficile d’avoir une crédibilité sur le marché avec seulement une formation en ligne. 
  • Les masters en Data : vous pourrez avoir des formations plus complètes et un diplôme reconnu d'État. Cependant, vous devrez investir entre 10 000€ et 20 000€ ainsi qu’au minimum un an de votre temps. 
  • Les formations intensives type Bootcamp : C’est le bon compromis entre la flexibilité d’un cours en ligne et la profondeur théorique d’un master. Les bootcamps en Data sont devenus une vraie alternative à la formation classique car ils sont très orientés pratiques et vous enseignent des compétences directement applicables en entreprises. N’hésitez pas d’ailleurs à regarder nos formations intensives Data Engineer classée meilleure formation bootcamp Data de France ! 

En fonction de votre background, de votre niveau initial et de vos aspirations, vous opterez plutôt pour un type de formation plutôt qu’un autre. Nous avons écrit tout un article pour vous aider à choisir d’ailleurs la meilleure formation Data qui vous correspond. N’hésitez pas à y faire un tour. 

Les perspectives d’évolution 

Lorsque vous démarrez votre carrière dans la Data, vous verrez que beaucoup d’opportunités s'offrent à vous. Une fois que vous aurez acquis de l’expérience en tant que Data Engineer, vous pourrez aspirer à des postes à plus haute responsabilités dont voici un aperçu : 

  • Lead Data Engineer 
  • Chief Data Officer 
  • Chief Technology Officer

Vous pourrez aussi effectuer une progression plus horizontale avec des métiers comme :

  • Data Scientist
  • Machine Learning Engineer
  • Software Engineer

Nos conseils pour devenir Data Engineer

Si vous souhaitez démarrer dans la Data et que le métier de Data Engineer vous intéresse, voici quelques conseils qui pourront vous être utile : 

  • Réalisez des projets : si vous n’avez pas d’expérience professionnelle, ce n’est pas grave ! Vous pouvez en acquérir en faisant des projets open source. Il faut pour cela que vous construisiez des infrastructures Data robustes. Sans pour autant investir des sommes astronomiques, vous pouvez tout de même vous construire un portfolio en construisant des pipelines ETL ou des Data Lake etc.
  • Mettez en avant votre background : Si vous avez de l’expérience dans d’autres branches métier, il est important de la mettre en avant. Vous pouvez par exemple avoir une expérience en Marketing ou en Finance et vouloir opérer une reconversion. Toute votre expérience passée est valorisable et cela vous donnera un avantage “métier” par rapport à d’autres candidats qui n’auraient que des compétences techniques. 
  • Montez en expérience : Le métier de Data Engineer est souvent ouvert à des personnes qui ont déjà un peu d’expérience dans la Data. Simplement parce que cela requiert d’avoir des connaissances très transversales. Cependant, vous pouvez commencer en tant que Data Scientist et monter en compétence sur les domaines techniques par exemple ou encore être software engineer et acquérir cette dimension Data. Ce qui est important est de démarrer avec une première opportunité et de construire votre parcours au fur et à mesure. 

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Antoine Krajnc
Écrit par
Antoine Krajnc
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