Compétences et qualités essentielles pour le Data Engineer en 2025

Quelles compétences techniques sont indispensables pour devenir Data Engineer ?

En tant que responsable de l’infrastructure Data, le Data Engineer est le garant de la fiabilité et de la sécurité des données qui circulent au sein de son organisation. Il met ainsi en place les fondations techniques qui permettent à ses collègues de travailler sur des données propres, accessibles et actualisées. Et pour cela, il doit maîtriser :

• Plusieurs langages de programmation  
• Les technologies Cloud  
• Tout ce qui est en lien avec les bases de données

Les langages de programmation que le Data Engineer doit maîtriser

Parmi toute sa panoplie de compétences, le Data Engineer doit maîtriser plusieurs langages de l’IA et de la Data, qui lui permettent notamment de transformer la donnée brute en or analytique. Parmi les langages de programmation phares du Data Engineering, vous trouverez ainsi :

• Python : langage couteau suisse prisé par de nombreux métiers de l’informatique, les Data Engineers utilisent Python pour automatiser les traitements, orchestrer des pipelines et interagir avec les API ou les systèmes Cloud. Pour cela, ils s’appuient essentiellement sur des outils comme Pandas, PySpark ou encore Airflow.  
• SQL : ce langage de requêtes est un indispensable pour tous les métiers de la Data. Il sert notamment à interroger une base relationnelle, à modéliser un entrepôt de données ou encore à nettoyer un dataset.  
• Scala et Java : ces langages sont souvent utilisés pour effectuer des traitements distribués, notamment avec Spark ou Hadoop.  
• R ou Julia : ils peuvent être utiles pour des projets aux besoins analytiques particulièrement poussés.

Un bon Data Engineer doit ainsi maîtriser Python et SQL. S’il souhaite évoluer vers un poste d’Ingénieur Big Data, il a également intérêt à être à l’aise avec d’autres langages comme Java et Scala.

Maîtriser les bases de données sous toutes leurs formes

En tant que garant des infrastructures Data de son entreprise, le Data Engineer se doit de maîtriser tout ce qui a trait aux bases de données. Il doit ainsi être à l’aise avec :

• Les bases de données relationnelles (SQL), qui représentent le socle historique de la gestion des données. Le Data Engineer doit ainsi maîtriser des systèmes comme MySQL, PostgreSQL ou Microsoft SQL Server, qui sont omniprésents dans les architectures Data des entreprises.  
• Les bases de données non-relationnelles (NoSQL), qui sont conçues pour gérer des données massives, variées et souvent non structurées. Le Data Engineer doit notamment savoir utiliser des solutions comme MongoDB, Cassandra ou Redis, qui sont particulièrement adaptées aux flux de données à grande échelle.  
• Les Data Warehouses, des entrepôts de données comme Snowflake, Google BigQuery ou Amazon Redshift, qui permettent de centraliser les données pour les rendre facilement exploitables par les différentes équipes métiers, notamment les Data Analysts et les Data Scientists.

Cloud et frameworks Big Data : le moteur de la machine

Alors que les volumes de données ne cessent de croître (on estime que plus de 90 % des données produites dans l’histoire de l’humanité l’ont été au cours des dernières années), les entreprises ont besoin d’infrastructures capables de suivre le rythme, et de stocker, traiter et exploiter ces données sans interruption. Ces dernières années, le Cloud et les frameworks Big Data sont ainsi devenus des incontournables des architectures Data modernes. Pour construire des pipelines scalables et flexibles, le Data Engineer doit ainsi être à l’aise avec les principales plateformes Cloud, chacune ayant ses propres spécificités :

• AWS (Amazon Web Services), une plateforme très complète, qui propose notamment des outils comme S3, Glue ou Redshift.  
• Microsoft Azure, idéal pour les entreprises qui utilisent l’écosystème Microsoft.  
• Google Cloud Platform (GCP), plébiscitée pour ses performances avec BigQuery.

En plus de cela, il devra également maîtriser certains frameworks Big Data, grâce auxquels il pourra traiter et distribuer des volumes de données massifs :

• Apache Spark, la référence pour effectuer des traitements distribués à grande échelle.  
• Kafka, essentiel pour gérer des flux de données en temps réel.  
• Hadoop, très utilisé pour les traitements et stockages Big Data.

Quels sont les outils qu’utilise un Data Engineer au quotidien ?

Pour être pleinement opérationnel, un Data Engineer doit aussi savoir jongler avec un large éventail d’outils techniques, qui lui permettront à la fois d’automatiser les processus, d’orchestrer les flux de données et de surveiller l’état de santé des pipelines. Il doit ainsi être à l’aise avec les :

• Outils d’orchestration (comme Airflow ou Luigi), grâce auxquels il peut planifier, automatiser et surveiller les traitements de données.  
• Outils d’ETL et de pipeline (comme dbt ou Talend), qui lui permettent d’extraire, de transformer et transférer les données d’une source à une autre, le tout en assurant leur qualité et leur traçabilité.  
• Outils de conteneurisation et de CI/CD (comme Docker, Kubernetes ou Jenkins), essentiels pour mettre en production, automatiser et fiabiliser les traitements de données, même lorsqu’ils doivent tourner sur de très grandes infrastructures.

Ensemble, ces différents types d’outils permettent au Data Engineer de gagner en productivité, d’assurer la fiabilité de ses pipelines, et de livrer des données exploitables aux bonnes personnes, au bon moment.

Quelle place prend l’IA dans le Data Engineering ?

À moins de vivre dans une grotte, vous avez forcément entendu parler de l’intelligence artificielle et des évolutions incroyables qu’elle a connues ces dernières années. Mais ce que vous ne savez peut-être pas, c’est que ces changements sont en grande partie dus au Data Engineer. Pourquoi ? Parce que c’est lui qui met en place les infrastructures qui permettent de :

• Collecter les données depuis différentes sources ;  
• Les nettoyer et de les structurer de façon rigoureuse ;  
• Les mettre à disposition des équipes chargées de l’entraînement et du déploiement des modèles.

Sans Data Engineer, nous n’aurions donc pas de données propres et préparées, et il serait impossible de créer des IA fiables et performantes.

Mais si ce métier est essentiel au développement de l’intelligence artificielle, l’IA en elle-même a également fait évoluer les missions du Data Engineer. S’il veut se différencier sur le marché du travail, il est ainsi dans son intérêt de maîtriser certaines techniques du MLOps, et des outils comme MLflow ou Kubeflow. Cela lui permettra d’accompagner au mieux les projets d'intelligence artificielle, et de gérer l’ensemble du cycle de vie des modèles d’IA.

Quels sont les 5 meilleurs soft skills à avoir pour devenir Data Engineer ?

Si les compétences techniques sont essentielles au métier de Data Engineer, les qualités humaines le sont tout autant ! Ce sont même souvent elles qui permettront de faire la différence entre un bon et un très bon ingénieur de données.

Cinq soft skills sont ainsi particulièrement utiles à ce professionnel :

• Bonne capacité de communication : un Data Engineer ne travaille pas seul dans son coin, il collabore au quotidien avec des Data Scientists, des Data Analysts, des Analytics Engineers, des DevOps ou encore des Product Managers. Il doit donc savoir leur expliquer ses choix techniques, leur poser les bonnes questions, et faire circuler la donnée entre ces différents professionnels de façon fluide.  
• Rigueur et sens de l’organisation : un pipeline mal nommé, une erreur de virgule ou un script mal configuré peuvent mettre à mal tout un projet. Un Data Engineer doit donc faire preuve d’une grande rigueur pour garantir la fiabilité des données, leur traçabilité, et la stabilité des systèmes qu’il met en place.  
• Esprit analytique et capacité à résoudre des problèmes : chaque minute perdue peut causer des pertes colossales. Quand un bug bloque le fonctionnement d’une infrastructure, l’ingénieur de données doit donc être capable de rapidement trouver son origine pour corriger le tir.  
• Résilience et patience : construire une architecture robuste prend du temps, et tout ne fonctionne jamais du premier coup. La patience et la capacité à garder son sang-froid face à des problèmes complexes sont ainsi des qualités précieuses, qui aideront le Data Engineer à avancer sans se décourager.  
• Curiosité technique : le monde de la Data évolue vite. De nouveaux outils, frameworks et bonnes pratiques apparaissent régulièrement, et il est donc important d’effectuer une veille constante pour ne jamais se laisser dépasser.

Quelles sont les 5 meilleures certifications pour valoriser un profil de Data Engineer ?

Vous voulez mettre toutes les chances de votre côté pour décrocher un poste de Data Engineer ? Alors vous avez tout intérêt à obtenir certaines certifications en Data reconnues, qui rassureront les recruteurs en prouvant votre expertise. Parmi les plus adaptées à ce métier, vous trouverez :

• La Certification Google Professionnelle Data Engineer, qui valide votre capacité à concevoir, construire, sécuriser et optimiser des pipelines de données sur la Google Cloud Platform.  
• Le titre Microsoft Certified : Azure Data Engineer Associate, qui prouve votre capacité à transformer et consolider des données dans l’environnement Azure, un environnement très présent dans les entreprises qui utilisent l’écosystème Microsoft.  
• La certification Databricks Certified Data Engineer Associate, qui atteste de votre capacité à manipuler des données avec Spark et à construire des pipelines fiables sur la plateforme Databricks.  
• La certification Databricks Certified Data Engineer Professional, qui valide des compétences plus avancées en traitement distribué, en optimisation des performances et en gestion de workflows complexes, soit des compétences indispensables si vous travaillez sur des environnements de production à grande échelle.  
• La certification SnowPro® Advanced: Data Engineer, qui démontre votre expertise dans l’utilisation de Snowflake pour construire, déployer et maintenir des architectures de données robustes.

Comment développer vos compétences en Data Engineering ?

Vous pourrez développer les compétences essentielles au métier de Data Engineer en suivant une formation adaptée à votre profil. Vous pouvez alors distinguer deux cas de figure :

• Les formations qui s’adressent aux professionnels qui souhaitent se reconvertir pour devenir Data Engineer.  
• Les cursus post-bac qui s’adressent essentiellement aux bacheliers, ou aux jeunes de moins de 25 ans.

Et chez Jedha, nous vous proposons justement deux formations pour devenir Data Engineer qui sont adaptées à ces différents cas de figure !

Vous êtes en reconversion professionnelle ?

Lors d’une reconversion professionnelle, vous ne pouvez pas forcément vous permettre de retourner plusieurs longues années sur les bancs de l’école. Pour autant, il est essentiel que vous vous formiez pour mettre toutes les chances de réussite de votre côté.

Chez Jedha, nous l’avons compris, et nous avons concilié ces deux impératifs pour vous proposer des bootcamps pensés pour la reconversion. L’idée ? Vous suivez une formation intensive, et à l’issue d’à peine quelques mois, vous aurez toutes les cartes en main pour performer dans votre nouveau métier. Et les résultats sont là, puisque depuis nos débuts en 2017, nous avons déjà aidé plus de 3 500 personnes à se reconvertir, dont 97 % se sentent mieux dans leur nouvelle carrière.

Nous vous proposons ainsi un parcours complet pour vous reconvertir dans le Data Engineering :

• Commencez par notre formation en Data pour débutants (75 heures) si vous n’avez aucune expérience dans le domaine et que vous avez besoin d’acquérir les bases.  
• Rejoignez notre Bootcamp pour devenir Data Scientist (450 heures), où en 3 mois à temps plein, vous développerez des compétences solides en Data Science, en Machine et en Deep Learning, et apprendrez à construire vos propres modèles d’IA.  
• Spécialisez-vous ensuite en rejoignant notre Bootcamp pour devenir Data Engineer, où vous apprendrez à mettre en place et à gérer des pipelines de données robustes, grâce auxquelles vous pourrez notamment automatiser vos modèles d’IA. À l’issue de votre formation, vous pourrez en plus obtenir un titre RNCP de niveau bac+5 reconnu par l’État.

Vous voulez en savoir plus sur nos formations éligibles au CPF et pensées pour la reconversion ? Alors téléchargez sans attendre notre syllabus, et venez nous poser toutes vos questions lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne !

Vous cherchez une formation post-bac pour devenir Data Engineer ?

Si dès l’obtention de votre bac, vous savez déjà que vous voulez travailler dans la donnée, vous avez tout intérêt à rejoindre une école spécialisée dans la Data comme Jedha AI School. En nous rejoignant, vous pourrez suivre un cursus post-bac complet et professionnalisant, qui vous préparera en 5 ans au métier d’ingénieur de données :

• Commencez par notre Bachelor Développeur IA en 3 ans, où vous apprendrez notamment à entraîner vos propres modèles d’IA, et à travailler avec des environnements Cloud.  
• Rejoignez ensuite notre Mastère Architecte en IA où en 2 ans, vous découvrirez comment concevoir, déployer et maintenir des architectures Data et IA fiables et robustes.

Et pour nous rejoindre, nul besoin de passer par Parcoursup ! Vous pouvez candidater directement sur notre site pour la rentrée 2026, et aussi demander à recevoir notre documentation pour découvrir en détail nos formations post-bac et notre pédagogie.

Comment réussir son CV de Data Engineer ?

Maîtriser les compétences essentielles au métier de Data Engineer, c’est bien, mais savoir les mettre en valeur sur votre CV, c’est encore mieux. En appliquant ces quelques conseils, vous pourrez ainsi rassurer les recruteurs et maximiser vos chances de décrocher un entretien :

• Mettez en avant vos compétences techniques clés (Python, SQL, Spark, Docker, Airflow, plateforme Cloud…), et expliquez dans quels contextes vous avez été amené à les mobiliser.  
• Valorisez vos précédents projets pour montrer ce que vous avez déjà été amené à construire (qu’il s’agisse d’un pipeline de données automatisé, de la mise en place d’un Data Lake…).  
• Montrez que votre travail a eu un véritable impact sur vos précédentes entreprises. Pour cela, essayez de chiffrer vos résultats (temps de traitement des données divisé par deux, fiabilité des données augmentée de 80 %...).  
• Mettez en avant vos certifications et formations en Data Engineering. Elles rassurent les recruteurs et prouvent que vous avez les bases théoriques et pratiques nécessaires pour être opérationnel.  
• Soignez la clarté de votre CV. Structurez-le bien, corrigez ses fautes, évitez les blocs indigestes et adaptez-le toujours à l’offre à laquelle vous candidatez.

Et si, dans le cadre d’une reconversion par exemple, vous avez peur de ne pas maîtriser toutes les compétences essentielles à ce métier, jetez un coup d’œil aux formations continues que nous vous proposons chez Jedha. Grâce à notre pédagogie pratique, vous pourrez acquérir toutes les compétences nécessaires au métier de Data Engineer en quelques semaines à quelques mois, et en plus bénéficier d’un accompagnement carrière pour faciliter votre recherche d’emploi.

Questions fréquentes à propos des compétences d’un Data Engineer

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

La différence entre les métiers de Data Scientist et Data Engineer repose principalement sur leurs missions :

• Le Data Engineer construit les pipelines, gère les bases de données et prépare l’infrastructure technique qui permet aux données de circuler et d’être nettoyées.  
• Le Data Scientist utilise ces données pour créer des modèles prédictifs ou effectuer des analyses avancées.

Vous pouvez ainsi voir le Data Engineer comme la personne qui construit les autoroutes, et le Data Scientist comme un conducteur qui les emprunte.

Faut-il savoir coder pour devenir Data Engineer ?

Oui, il est essentiel de savoir coder pour devenir Data Engineer. Vous devrez notamment savoir utiliser Python et le SQL pour automatiser vos traitements, structurer les données et faire tourner les pipelines. Mais pas de panique ! Ce n’est pas parce que vous ne savez pas coder aujourd’hui que vous ne pourrez pas coder demain. En suivant les formations en Data Science et en Data Engineering de chez Jedha, vous pourrez ainsi apprendre à coder pour devenir Data Engineer, le tout, en seulement quelques mois.

Est-ce possible de devenir Data Engineer sans diplôme ?

Vous pouvez devenir Data Engineer, même si vous n’avez pas de diplôme en Data. Ce qui compte, c’est avant tout votre motivation et votre volonté d’apprendre. Ensuite, il ne vous restera plus qu’à rejoindre une formation intensive comme celles proposées chez Jedha, où en à peine quelques mois, vous développerez toutes les compétences nécessaires au métier de Data Engineer, et pourrez en plus obtenir un titre de niveau bac+5 reconnu par l’État.