Big Data Engineer : découvrez tout sur son rôle, son salaire et ses études

Qu’est-ce que le métier d’Ingénieur Big Data ?

Le rôle de l’Ingénieur Big Data est simple : concevoir, développer et maintenir des systèmes capables de traiter d’énormes volumes de données, souvent en temps réel, pour que son organisation puisse les exploiter à son avantage.

Aussi appelé Développeur Big Data ou Big Data Engineer en anglais, ce professionnel met donc en place des solutions techniques fiables et sécurisées, grâce auxquelles les Data Analysts et Scientists pourront traiter des données provenant de multiples sources pour en extraire des informations stratégiques.

Quel rôle joue le Big Data dans l’entreprise ?

À l’heure où nos technologies ne cessent d’évoluer et nos activités quotidiennes de se numériser, nous créons de plus en plus de données. Plus de 90 % des données créées depuis l’avènement de l’humanité auraient ainsi vu le jour dans les dernières années. Mais toutes ces données, il faut pouvoir les gérer et les stocker pour espérer les exploiter. Or, les outils que nous utilisions jusque-là ont vite montré leurs limites, et c’est pour pallier ce problème que le Big Data a vu le jour.

Pour les entreprises, le Big Data joue donc aujourd’hui un rôle central, puisqu’il lui permet de gérer et d’utiliser ces flux massifs de données pour :

• Améliorer leurs performances (en anticipant les pannes, optimisant ses chaînes logistiques, réduisant ses délais de production…).  
• Renforcer leur stratégie (en basant ses décisions sur des analyses précises plutôt que sur des intuitions).  
• Stimuler l’innovation (en détectant de nouvelles opportunités, personnalisant l’expérience client, développant des produits plus adaptés…).

Cette montagne d’informations joue donc un rôle essentiel pour nombre d’entreprises, mais sans le Big Data et les ingénieurs capables de le mettre en œuvre, elle resterait inexploitable, voire coûteuse à stocker.

Ingénieur Big Data vs Data Engineer : comment les distinguer ?

Les métiers d’Ingénieur Big Data et de Data Engineer sont souvent confondus, et cela se comprend tant, à première vue, leurs missions semblent similaires. Mais une nuance permet de distinguer ces deux métiers de la Data :

• L’Ingénieur Big Data travaille sur des infrastructures conçues spécifiquement pour gérer des volumes massifs de données. Pour cela, il doit maîtriser des technologies comme Hadoop, Spark ou Kafka, qui lui permettent de construire des architectures distribuées qu’ils peuvent scaler à l’infini.  
• Le Data Engineer, lui, peut travailler sur des projets de plus petite ampleur (bien que ce ne soit pas toujours le cas), et se concentre plus sur la construction des pipelines de données ETL, les flux, et l’automatisation de la collecte et du traitement.

En bref, dites-vous que tout Ingénieur Big Data est un Data Engineer qui s’est spécialisé pour pouvoir traiter les volumes massifs de données. Mais à l’inverse, un Data Engineer peut s’être spécialisé dans autre chose, et n’est donc pas un Ingénieur Big Data !

Pourquoi devenir Big Data Engineer ?

Vous aimez tout ce qui touche à la tech et à la Data, les défis techniques et voulez aider les organisations à prendre les décisions les plus pertinentes ? Alors le métier de Big Data Engineer pourrait vous plaire. Pour pouvoir l’exercer, vous devrez apprendre à bâtir des systèmes d’information robustes. Et cette expertise recherchée vous offrira plusieurs avantages :

• La reconnaissance, puisque ce métier est au cœur de la transformation numérique des entreprises.  
• La stimulation, puisque vous devrez résoudre de nombreux défis techniques pour pouvoir rendre vos architectures les plus scalables et sécurisées possible, tout en leur permettant de traiter des données en temps réel.  
• Une rémunération très intéressante, même en début de carrière, les salaires dans la Data étant particulièrement attractifs. Selon Indeed, le salaire moyen des Big Data Engineer en 2025 est ainsi de 53 000 € brut par an !

Le poste de développeur Big Data est-il courant en France ?

En France, le poste de développeur Big Data relève encore de la niche. Ou plutôt, de nombreuses entreprises cherchent à recruter des Data Engineer, mais qui maîtrisent aussi le Big Data. Elles recherchent donc des profils généralistes plutôt qu’experts.

Toutefois, plusieurs structures prestigieuses cherchent à recruter spécifiquement des Ingénieurs Big Data. Parmi elles, la DGSE, pour qui la gestion de volumes de données massifs est même une question de souveraineté nationale. Vous trouverez également des offres dans tous les secteurs où la Data revêt une importance capitale (santé, finance, cybersécurité…).

Le poste de développeur Big Data existe donc bien en France, mais il est réservé aux profils techniques les plus ambitieux. En vous formant à ce métier, vous développerez donc une expertise rare et à forte valeur ajoutée, grâce à laquelle vous pourrez intégrer de grands groupes ou des structures stratégiques.

Bon à savoir : si ce profil reste niche en France, la demande est beaucoup plus élevée à l’étranger, notamment outre Atlantique, où vous pourrez espérer des rémunérations encore plus intéressantes.

Quelles sont les missions d’un Ingénieur Big Data ?

L’Ingénieur Big Data peut être comparé au chef de la régulation du trafic sur les autoroutes. Il surveille les flux de données en temps réel, fluidifie leurs échanges, s’assure qu’elles arrivent à bon port, et cela, même pendant les heures de pointe. Pour cela, il exerce à la fois des missions techniques, stratégiques et opérationnelles :

• Il met en place et optimise les pipelines de collecte, de traitement et de stockage des données.  
• Il adapte ou co-conçoit l’architecture Big Data avec l’architecte Data afin qu’elle puisse absorber des volumes massifs sans perte de performance. Dans les plus petites structures, il peut être amené à concevoir ces infrastructures seul.  
• Il garantit la qualité et la sécurité des données et s’assure que les informations traitées sont fiables, accessibles aux bonnes personnes et protégées contre les failles ou les accès non autorisés.  
• Il collabore avec les Data Analysts et les Data Scientists pour leur fournir des données prêtes à l’emploi et exploitables par leurs modèles.  
• Il assure une veille technologique permanente pour anticiper l’évolution des besoins et pour optimiser les infrastructures grâce à de nouvelles solutions plus performantes.  
• Il surveille et optimise en continu les performances des systèmes Big Data afin d’éviter les pertes de données et les ralentissements.

En résumé, l’ingénieur Big Data est chargé de mettre en place et d’entretenir l’infrastructure sur laquelle reposent toutes les stratégies Data de son entreprise. Sans lui, les données ne circuleraient pas, et il serait impossible de se baser sur des chiffres concrets pour prendre les décisions stratégiques.

Quelles sont les qualités et compétences pour exceller comme ingénieur Big Data

Pour être un bon Ingénieur Big Data, vous devrez être doté aussi bien d’excellentes compétences techniques que de soft skills solides.

Stack technique et outils incontournables

Côté hard skills, un Développeur Big Data doit maîtriser une stack technologique robuste, souvent répartie en plusieurs domaines :

• Langages de programmation : Python, Java, SQL, Scala (pour le traitement et l’automatisation des données).  
• Frameworks Big Data : Hadoop, Spark, Kafka, Flink.  
• Bases de données : SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra, HBase) pour gérer aussi bien des données structurées que non structurées.  
• Cloud Computing : plateformes comme AWS, Azure, Google Cloud Platform, et services Big Data comme EMR, BigQuery ou Databricks.  
• Outils ETL : Talend, Apache NiFi, Airflow, pour l’intégration et la transformation des données.  
• Outils de monitoring et de performance : Prometheus, Grafana, ELK Stack.  
• Sécurité et gouvernance des données : bonnes pratiques RGPD, techniques chiffrement, gestion des accès.

Soft skills d’un Développeur Big Data

Avoir de solides compétences techniques, c’est bien, mais un Développeur Big Data se distingue également par ses soft skills. Plusieurs vous seront ainsi essentiels si vous optez pour ce métier :

• Rigueur et sens du détail, car un pipeline mal paramétré ou une donnée corrompue peuvent avoir des conséquences coûteuses pour une organisation, et même être source de dangers.  
• Esprit d’analyse, puisque vous devrez être capable de comprendre rapidement une anomalie ou un problème de performance et de trouver la solution la plus adaptée.  
• Communication et pédagogie, car vous devrez pouvoir vulgariser votre travail et ses implications afin que les équipes non-techniques puissent le comprendre.  
• Capacité de travail en équipe, car vous serez amené à collaborer avec des Data Analysts, des Data Scientists et des Data Architects.  
• Curiosité, essentielle pour réaliser votre veille technologique, qui vous permettra de rester à jour sur les frameworks, les langages et les solutions émergentes du Big Data.  
• Résistance au stress, car vous devrez pouvoir réagir rapidement et efficacement lorsqu’un système, qui doit normalement tourner 24/7, tombe en panne ou rencontre des problèmes.  
• Qualité bonus : la créativité, car vous devrez souvent faire face à des contraintes uniques (en rapport avec les besoins de votre entreprise), qui vous demanderont de faire preuve d’ingéniosité pour y faire face.

Quelles sont les études pour devenir Big Data Engineer ?

Après le bac, plusieurs chemins vous permettront de devenir Big Data Engineer. À vous de choisir celui qui correspond le plus à vos aspirations et à vos préférences d’apprentissage.

Les écoles spécialisées en Data et en IA

Si vous voulez apprendre en pratiquant, et savez déjà que vous voulez travailler dans la Data, ou à défaut, dans la tech, vous avez tout intérêt à rejoindre une école spécialisée comme Jedha. Vous pourrez ainsi commencer à vous spécialiser et à vous professionnaliser dès votre première année d’études, et apprendre au contact d’experts du secteur.

Et alors que le Big Data est de plus en plus indissociable de l’IA, chez Jedha nous vous proposons un parcours en cinq ans qui vous mènera au métier d’Ingénieur Big Data, tout en vous formant aux technologies de l’intelligence artificielle :

• Après le bac, intégrez notre bachelor Développeur IA. Lors de vos trois ans d’études, vous y apprendrez à concevoir des systèmes de gestion de données performants, à déployer des solutions d’intelligence artificielle dans des environnements Cloud sécurisés, et vous acquerrez une compréhension globale du cycle de vie des données.  
• Poursuivez ensuite avec notre mastère Architecte IA en alternance, qui vous plongera au cœur de la conception, de l’optimisation et du pilotage d’architectures capables de traiter des volumes massifs d’informations, tout en assurant fiabilité et performance pour les projets Big Data les plus exigeants.

À l’issue de vos études chez Jedha, vous aurez ainsi toutes les cartes en main pour mettre en place et gérer des systèmes capables de transformer des données brutes en informations stratégiques, même à très grande échelle.

Et ce n’est pas tout : l’accès à nos formations se fait sans passer par Parcoursup. Ce qui nous intéresse avant tout, c’est votre motivation et la cohérence de votre projet professionnel. Nous préférons ainsi étudier chaque candidature avec attention plutôt que de la confier à un algorithme. Et comme nous savons que votre avenir ne peut pas attendre, nous nous engageons à vous donner une réponse rapidement.

Les formations universitaires universitaires (BUT Informatique, licence MIASHS ou Informatique, Master Big Data)

Autre possibilité pour accéder au métier d’Ingénieur Big Data : vous former à la fac en suivant un cursus universitaire en cinq ans. Si vous choisissez cette option, plusieurs formations post-bac pourront vous mener à votre objectif :

• BUT Informatique, avec une spécialisation en Administration, gestion et exploitation des données ou en Développement d’applications. En trois ans, vous y acquerrez les bases indispensables pour gérer des bases de données et évoluer dans l’univers de l’informatique.  
• Licence MIASHS (Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales), idéale pour développer un double profil en statistiques et en programmation.  
• Licence Informatique, où vous commencerez à construire votre bagage technique en acquérant des compétences en codage et en conception de systèmes d’information.

Une fois votre diplôme de bac+3 obtenu, vous devrez poursuivre en master pour vous spécialiser et renforcer vos compétences. Là encore, vous aurez plusieurs options, et pourrez ainsi rejoindre un :

• Master Big Data  
• Master Data Engineering  
• Master Informatique, avec une spécialisation en Cloud Computing et en Big Data

Notez néanmoins une chose : les études universitaires vous permettront d’acquérir un socle académique solide, mais qui restera souvent très théorique. Il sera ainsi indispensable que vous réalisiez en complément des stages longs pendant vos vacances, qui vous permettront d’acquérir de l’expérience et de développer les compétences pratiques que recherchent les entreprises.

Les écoles d’ingénieurs

Une autre voie envisageable pour devenir Développeur Big Data est d’intégrer une école d’ingénieurs. Certaines sont accessibles directement après le bac via une prépa intégrée, tandis que d’autres nécessitent un passage par une classe préparatoire, un BUT ou une licence.

Ces écoles vous permettront de bénéficier d’un socle technique robuste, d’un encadrement académique exigeant, ainsi que d’un réseau solide d’anciens élèves et d’entreprises partenaires. Mais ces avantages sont contrebalancés par plusieurs inconvénients :

• Vos premières années d’études seront souvent généralistes, et vous devrez parfois attendre le master pour pouvoir vous spécialiser en Big Data ou en Data Engineering.  
• Les places sont limitées et la sélection est rude, le recrutement se faisant le plus souvent par concours.

Comment se reconvertir vers le métier d’Ingénieur Big Data ?

Vous voulez vous reconvertir ? Bonne nouvelle : le métier d’Ingénieur Big Data est à la portée de toute personne motivée, même si vous n’avez pas de diplôme en informatique. Seule condition pour pouvoir y prétendre : acquérir les compétences nécessaires à ce métier en suivant un parcours adapté et pensé pour la reconversion, comme ceux que nous vous proposons chez Jedha :

• Démarrez par notre bootcamp pour devenir Data Scientist en 450 heures, où vous apprendrez à collecter, préparer et analyser les données, à réaliser des visualisations pertinentes et à créer vos premiers modèles de Machine Learning.  
• Une fois ces bases posées, continuez en rejoignant notre bootcamp pour devenir Data Engineer en 150 heures. Vous y apprendrez à mettre en place des infrastructures capables de traiter des volumes massifs de données, mais aussi à automatiser vos pipelines.

En seulement quelques mois, vous développerez ainsi les compétences nécessaires pour démarrer votre nouvelle vie et devenir Big Data Engineer. Et le mieux dans tout ça ? Nos formations étant reconnues, elles sont éligibles aux financements publics, et vous permettront d’obtenir des certifications RNCP reconnues par l’État et les employeurs.

Envie d’en savoir plus ? Alors téléchargez sans attendre notre syllabus pour découvrir l’ensemble de notre offre, et rejoignez-nous lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne !

Rémunérations d’un ingénieur Big Data : à quoi s’attendre ?

Bonne nouvelle : la rémunération de l’Ingénieur Big Data est particulièrement intéressante. Mais à quoi vous attendre exactement ?

Quel est le salaire d’un Big Data Engineer en France ?

En France, un Big Data Engineer en France peut espérer toucher :

• Environ 40 000 € brut par an en début de carrière, lorsqu’il est junior.  
• Près de 50 000 € brut par an après quelques années d’expérience, lorsqu’il devient senior.  
• Entre 65 000 et 75 000 € brut par an pour les profils experts, capables de concevoir et de piloter des architectures Big Data particulièrement complexes.

Ces chiffres, qui proviennent de la plateforme Glassdoor, varient également en fonction de votre localisation, de votre secteur d’activité, et de la taille de votre entreprise.

Quel est le salaire d’un Big Data Engineer à l’international ?

À l’étranger, le marché du Big Data est souvent plus mature qu’en France, et la demande en Ingénieurs Big Data expérimentés bien plus forte. Vous pourrez ainsi prétendre à une rémunération bien plus élevée :

• Aux États-Unis, le salaire moyen annuel des Big Data Engineer est 111 000 $, auxquels il faut ajouter 30 000 $ de rémunération variable (primes, intéressement…), soit un total d’environ 121 000 €.  
• Au Royaume-Uni, il tourne autour de 46 000 £ par an, plus 5 000 £ en variable, soit un total d’environ 59 000 €.  
• Au Canada, le salaire moyen du Développeur Big Date est d’environ 99 000 $CA par an, auxquels s’ajoutent 8 000 $CA de rémunération variable, soit un total d’environ 67 000 €.  
• En Allemagne, vous pourrez espérer toucher 65 000 € par an, plus 5 000 € en bonus, soit un total de 70 000 €.  
• En Suisse, le salaire moyen annuel est de 98 000 CHF, plus 9 000 CHF de rémunération variable, soit un total d’environ 113 000 €.  
• Au Luxembourg, le salaire d’un Ingénieur Big Data est en moyenne de 62 000 € brut par an.

Si vous réfléchissez à vous expatrier, le métier d’Ingénieur Big Data vous offre ainsi des opportunités financières très intéressantes, avec des salaires souvent 20 à 240 % plus élevés qu’en France.

Quelles sont vos perspectives de carrière après quelques années en Big Data ?

Lors de vos premières années en tant qu’Ingénieur Big Data, vous devrez souvent vous concentrer sur l’aspect le plus technique de votre métier. Mais alors que vous accumulerez de l’expérience, de nouvelles opportunités s’offriront à vous, et vous pourrez aussi bien évoluer horizontalement (en développant de nouvelles compétences) que verticalement (en prenant plus de responsabilités).

Après quelques années à travailler dans le Big Data, vous pourrez ainsi devenir :

• Lead Big Data ou Lead Data Engineer, en devenant le référent technique des projets de Big Data et en encadrant d’autres ingénieurs sur les projets les plus stratégiques.  
• Architecte Big Data, si vous souhaitez prendre du recul sur l’opérationnel pour vous concentrer sur la conception des infrastructures de votre organisation.  
• Consultant Big Data, bonne option si vous souhaitez exercer un métier bien payé à votre compte. Vous interviendrez alors auprès de vos clients pour auditer, concevoir et optimiser leurs solutions Big Data.  
• Chief Data Officer, et endosser un rôle stratégique, où vous serez amené à définir la vision et à piloter la gouvernance des données à l’échelle de votre entreprise.  
• Spécialiste IA et Big Data, où vous utiliserez vos connaissances en Big Data pour piloter des projets d’intelligence artificielle à forte valeur ajoutée (prédiction, automatisation, détection d’anomalies…).

Plus vous évoluerez, plus la place que vous occuperez dans votre organisation sera stratégique, ce qui vous permettra généralement de bénéficier d’une revalorisation salariale. Et si vous êtes ouvert à l’international, vous pourrez accéder à des postes encore plus spécialisés, dans des environnements technologiques de pointe.

Comment devenir Ingénieur Big Data ?

Devenir Ingénieur Big Data, c’est choisir un métier stratégique où vous concevrez, développerez et optimiserez des systèmes capables de traiter d’immenses volumes de données en temps réel. Vos missions seront variées (création de pipelines de données, mise en place d’architectures distribuées, optimisation des performances…) et guidées par votre objectif : transformer des données brutes en informations à forte valeur ajoutée pour votre entreprise. Vous jouerez ainsi un rôle essentiel, qui vous permettra de prétendre à une rémunération particulièrement attractive : dès 40 000 € brut par an en début de carrière en France, et jusqu’à plus de 100 000 € à l’étranger pour les experts.

Mais avant de pouvoir exercer ce métier d’avenir, vous devrez vous former. Et pour cela, deux possibilités s’offrent à vous :

• Rejoindre un cursus généraliste à l’université ou en école d’ingénieurs, où en cinq ans, vous acquerrez un socle théorique solide, que vous devrez ensuite compléter avec de nombreuses expériences pratiques.  
• Opter pour une école spécialisée comme Jedha, où vous pourrez suivre des formations qui vous permettront d’entrer dans le vif du sujet dès le départ. Vous bénéficierez d’une pédagogie orientée pratique et de cours élaborés en collaboration avec des professionnels du secteur. L’objectif de notre école est simple : vous rendre opérationnel pour faciliter votre insertion sur le marché du travail. Et pour cela, nous vous proposons un parcours post-bac en cinq ans pour devenir Big Data Engineer, mais également des bootcamps destinés aux professionnels en reconversion, qui vous permettront d’acquérir toutes les compétences nécessaires pour changer de voie en seulement quelques mois.

Questions fréquentes à propos du métier de Big Data Engineer

Comment dénicher un stage ou une alternance en Big Data ?

Plusieurs techniques vous aideront à décrocher un stage ou une alternance en Big Data :

• Ciblez les secteurs où la Data occupe une place stratégique (finance, santé, e-commerce, cybersécurité…).  
• Fouillez les plateformes spécialisées, comme Welcome to the Jungle, Indeed, Jobteaser ou encore LinkedIn.  
• Prenez part aux forums de l’emploi souvent organisés par les écoles avant les grandes vacances.  
• Participez aussi à des meetups ou hackathons pour élargir votre réseau et décrocher de nouvelles opportunités.  
• Mobilisez votre réseau professionnel, et n’hésitez pas à le renforcer en publiant régulièrement sur des plateformes comme LinkedIn. Ce n’est pas parce que vous êtes encore étudiant que vous n’avez rien à partager, et cela pourra rassurer les recruteurs quant à votre motivation, mais également quant à vos compétences.

Quelles sont les étapes d’un pipeline Big Data ?

Un pipeline Big Data se décompose généralement en quatre grandes étapes :

1. La collecte et l’extraction des données  
2. Le stockage et l’organisation des données, généralement dans des bases de données, des Data Lakes ou des Data Wharehouses.  
3. Le traitement des données pour les rendre exploitables et leur donner du sens.  
4. Le partage des données sous forme d’analyses, de dashboards ou de modèles prédictifs, qui peuvent être compris et utilisés même par des équipes non-techniques.

Quel est le lien entre Big Data et IA

Les modèles d’intelligence artificielle ont besoin de vastes ensembles de données pour apprendre et s’améliorer. Sans Big Data, l’IA serait bien moins performante, et inversement, l’IA permet d’exploiter plus finement les grands ensembles de données.

Pour résumer, on peut donc dire que le Big Data fournit le carburant, et que l’IA est le moteur que ce carburant permet de faire tourner.