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Data Engineer

Data Engineer

Fiche métier

Le Data Engineer est le poste le plus proche de la Data. Il conçoit, construit et gère les infrastructures et systèmes permettant de collecter, stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données. Il fournit l’infrastructure et les pipelines de données que les data analysts et les data scientists utilisent pour explorer, analyser et modéliser les données. 

Pour collecter ces données, le Data Engineer pratique la méthode ETL (extraction, transformation et chargement). Ce processus consiste à combiner les données provenant de plusieurs sources puis à les stocker au sein d’un Data Warehouse (entrepôt de données) ou d’un Data Lake (lac de données). Ensuite, il conçoit des plateformes permettant de traiter des volumes importants de données dans les meilleures conditions. Pour cela, il veille à ce que les pipelines de données déployés soient suffisamment sécurisés et clairs pour être analysés par les Data Analysts puis transformés par les Data Scientists qui y appliqueront des algorithmes. 

En résumé, le Data Engineer joue le rôle de facilitateur en construisant et en maintenant les infrastructures et systèmes nécessaires pour collecter, stocker, transformer, et acheminer les données, permettant ainsi aux Data Analysts et Data Scientists de se concentrer sur l’analyse et la modélisation des données. 

 

missions du Data Engineer : 

  • Concevoir l’architecture des données (Data Warehouse, Data Lake, ETL) qui répond aux besoins des services de l’entreprise. 
  • Construire des solutions ETL pour collecter facilement les données, notamment via des API. Après ce travail de collecte, il doit intégrer les données au sein d’un lieu de stockage centralisé et accessible à tous (Data Warehouse, Data Lake). 
  • Traiter les données avec des outils comme Apache Spark et Hadoop puis les gérer avec des plateformes comme Apache Airflow. 
  • Mettre en place des politiques et des procédures pour la gestion des données, y compris la sécurité et la conformité réglementaire. 
  • Garantir l’accès aux données et s’assurer de leur qualité. Il va ainsi nettoyer les données en double, obsolètes, fausses ou erronées, pour que les données soient claires pour ses collègues. 
  • Veiller au respect des réglementations, notamment le RGPD ou la loi Informatique et Libertés. 
  • Manager une équipe de professionnels de la Data sur toutes les étapes du traitement de la donnée, en planifiant et priorisant les tâches sur l’ensemble du projet. 

 

compétences du Data Engineer : 

  • Connaissance des services de cloud computing comme AWS (Redshift, S3, Glue), Google Cloud Platform (BigQuery, Dataflow), Azure (Azure Data Factory, Cosmos DB). 
  • Maîtrise des technologies du Big Data permettant le traitement et la manipulation de données (Hadoop, Spark, Kafka…). 
  • Compétence dans les méthodes de développement agile.
  • Compréhension de la réglementation concernant les données personnelles et des principes de cybersécurité. 
  • Connaissance des solutions de manipulation des données ETL/ELT. 
  • Maîtrise de la BI (Business Intelligence) pour mettre en avant des données. 

 

soft skills : 

  • Sang-froid et prise de recul pour les décisions 
  • Réactivité
  • Esprit d’équipe
  • Sens de l’organisation 

 

Quel niveau de formation ? 

Pour prétendre au poste de Data Engineer, il est fortement recommandé d’avoir un Bac +5 en école d’ingénieur type ISEN, Polytechnique… 

 

salaire du Data Engineer : 

Le salaire d’un Data Engineer dépend de plusieurs facteurs comme l’expérience, la taille de l’entreprise, les missions. En général, un junior débute avec un salaire aux alentours de 35k/an. Cette rémunération est ensuite amenée à évoluer jusqu’à 60k/an. En France, le salaire moyen est de 47k/an pour un Data Engineer. 

 

Autres dénominations : 

  • Ingénieur data/big data
  • Développeur data 

 

Postes liés : 

  • Data Scientist 
  • Data Architect 

 

Évolution professionnelle : 

Après plusieurs années en tant que Data Engineer, il est possible de s’orienter vers des postes avec plus de responsabilités comme Architecte Big Data ou Chef de Projet Data. 

 

L’oeilkalyptus : 

Ce qui plaît énormément aux recruteurs et aux entreprises pour un profil de Data Engineer, c’est d’avoir une expérience en tant que développeur BI ou back-end. 

 

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