Avec un volume de données amené à doubler tous les trois ans, la gestion de l’infrastructure Data est désormais un enjeu réel pour les entreprises. C’est pourquoi ces dernières cherchent à embaucher des Data Engineer pour construire et assurer la gestion des flux de données. Le métier de Data Engineer est devenu crucial et c'est la raison pour laquelle nous proposons une formation Data Engineer chez Jedha.
Dans cet article, nous vous présentons dans les moindres détails le métier de 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.
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
Le Data Engineer exerce de nombreuses missions en entreprise en lien avec l’infrastructure Data. Plus précisément, il prend en charge :
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 :
Il existe des ressources permettant d’identifier les compétences les plus recherchées en Data Engineering dans le monde. Elles offrent un aperçu clair des attentes du marché et aident à orienter votre parcours de formation en fonction des besoins actuels des entreprises.
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 ou encore un master en Data Engineering. 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 150h 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 !
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.
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
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
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.
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 !
