La Data engineering dit ingénierie de données, c’est la conception et la construction de systèmes de collectes, de stockage ainsi que d’analyse de données à grande échelle. C’est un domaine large qui s’applique et est utilisé pour tous les secteurs d’activités.
Les organisations, et les entreprises reçoivent une quantité massive de collectes de données, elles ont donc besoin de personne experte dans le domaine pour traiter et canaliser ces données, c’est le rôle du métier de Data engineer. Il met en place et rend opérationnelle l’infrastructure analytique de l’ensemble des données d’une entreprise.
Définir le métier de Data engineer
Secteur d’activité : secteurs d’activité de l’industrie comme la métallurgie, la chimie, l’agroalimentaire, les transports, l’énergie, les secteurs de la santé, de la distribution, ou encore de la finance
Niveau d’étude et diplôme :
BAC+5
- École d’ingénieur
- École d’informatique
- Master spécialisé : Data science, Big data ou intelligence artificielle
Salaire annuel brut moyen : Le salaire moyen d’un Data engineer en début de carrière en France est de 40 000€ par an et est amener à évoluer jusqu’à 60 000€/ an. S’il souhaite augmenter son revenu à long terme, il peut choisir de travailler autrement comme être indépendant en portage salarial ou travailler en tant que Freelance. Il devient alors matre de son chiffre d’affaires.
Entreprises recherchant ce profil : PME, Start-up, grandes entreprises commerciales.
Description du métier de Data Engineer
Le data engineer travaille sur la construction de systèmes qui collectent, gèrent et convertissent les données brutes en informations exploitables que les data scientist et les data analyst peuvent interpréter. Leur objectif premier est de rendre les données accessibles afin que les organisations puissent les utiliser pour évaluer et optimiser leurs performances.
Le data engineer est chargé d’assurer la maintenance de la base de données et de veiller à ce qu’elle fonctionne correctement. Lorsqu’une base de données cesse de fonctionner, l’infrastructure informatique associée s’arrête.
L’expertise d’un data engineer est particulièrement nécessaire pour gérer des systèmes de traitement à grande échelle où les problèmes de performance qui nécessitent une maintenance continue. Grâce à son travail il améliore la qualité des données.
Les missions d’un data engineer
Dans son métier de data engineer il construit les fondements d’une base de données ainsi que son architecture, il évalue plusieurs exigences et applique ses compétences et techniques pour que l’architecture soit robuste. Ensuite il met en œuvre et développe cette base de données à partir de zéro. Il a de nombreuses responsabilités, voici une liste des responsabilités du data engineer :
- Collecter les données
Il doit collecter des données à partir de bonnes sources. Après avoir formulé un ensemble de processus relatifs aux ensembles de données, le data engineer stocke les données optimisées.
- Effectuer des recherches
Il effectue des recherches dans le secteur afin de résoudre les problèmes qui peuvent survenir.
- Travailler l’architecture des données
Il utilise une approche systématique pour planifier, créer et maintenir les architectures de données tout en veillant à ce qu’elles soient conformes aux exigences de l’entreprise.
- Améliorer les compétences
Il ne s’appuie pas uniquement sur des concepts théoriques de base de données. Il doit avoir les connaissances nécessaires pour travailler dans n’importe quel environnement de développement, quel que soit leur langage de programmation.
Compétences et Qualités requises pour le métier de data engineer
Le métier de data engineer nécessite des compétences dans certains domaines parmi celles-ci on a :
- Codage
La maîtrise des langages de codage est, les langages de programmation courants sont SQL, NoSQL, Python, Java, R et Scala.
- Systèmes ETL
(Extraction, transformation et chargement) : c’est le processus par lequel vous déplacez les données des bases de données et d’autres sources vers un référentiel unique. Les outils ETL courants comprennent Xplenty, Stitch, Alooma et Talend.
- Stockage de données
Tous les types de données ne doivent pas être stockés de la même manière, surtout lorsqu’il s’agit de big data.
- Systèmes de bases de données (SQL et NoSQL)
SQL est le langage de programmation standard pour la création et la gestion de systèmes de bases de données relationnelles. Les bases de données NoSQL sont non tabulaires et se déclinent en plusieurs types selon leur modèle de données, comme un document.
- Datawarehouse ou EDD (entrepôts de données)
Elle permet de stocker d’énormes volumes de données à des fins d’interrogation et d’analyse. Ces données proviennent de diverses sources, telles qu’un système de CRM, un logiciel de comptabilité et un logiciel ERP. Elles sont ensuite utilisées pour la production de rapports, l’analyse et l’exploration de données.
- Machine learning (apprentissage automatique)
Le data enigneer n’a besoin que d’une connaissance de base d’apprentissage automatique pour mieux comprendre les besoins d’un Data scientist.
- Connaissances des algorithmes et des structures de données
Une connaissance de base des algorithmes est utile pour comprendre la vue d’ensemble de la fonction globale des données de l’organisation.
- Sécurité des données
Bien que certaines entreprises disposent d’équipes spécialisées dans la sécurité des données, le data engineer est toujours chargé de gérer et de stocker les données en toute sécurité afin de les protéger contre la perte ou le vol.
Le métier de data engineer nécessite donc la maîtrise :
- Des langages structurés
- De divers systèmes d’exploitation
- De connaissances en solutions de bases de données
- Forte expertise de stockage de données et les outils ETL
- Des technologies du Big Data permettant le traitement et la manipulation de données
- Anglais courant.
Qualités pour le métier de data engineer
- Sens de l’organisation
- Sens de la qualité
- Rigueur
- Réactivité
- Esprit analytique et de synthèse
- Esprit d’équipe
- Force de proposition
- Mobilité
- Adaptation
- Relationnel
- Rigueur
Formation pour devenir Data engineer
Pour exercer le métier de data engineer vous devez suivre un master spécialisé. Les masters qui forment sur le Big data sont particulier, parmi ceux-ci on retrouve :
Bac+5 :
- Master Big Data & Machine Learning de l’EFFREI
C’est une école d’ingénieure bien connue en France. Elle forme sur les problématiques de Data Engineering et Big Data.
- Master MSc Big Data de l’ESSEC & CentraleSupélec
Il propose une spécialisation sur le calcul que vous pouvez choisir pour monter en compétences sur les technologies du Big Data.
- Master Spécialisé Big Data de Telecom ParisTech :
C’est une école d’ingénieurs vous pouvez choisir le master spécialisé en Big Data. Il apporte des compétences sur l’exploitation des données.
Salaires et perspectives d’évolutions d’un data engineer
Le data engineer est un profil très recherché et peu répendu sur le marché, les débouchés sont donc très nombreux pour le data engineer. La rémunération dépend du profil de la personne, de ses connaissances et les outils qu’elles maitrisent. Notamment ses années d’expériences qui sont très importantes.
Le salaire moyen d’un data engineer en France junior est de 40 000€/an dès sa sortie d’étude, pour un data engineer senior son salaire peut atteindre plus de 50 000€/an. Après quelques années d’expérience, il peut également travailler en tant que freelance en portage salarial. . Les compétences du data engineer sont très recherchées de ce fait, il peut facturer son son TJM (Taux Journalier Moyen) allant de 450€ à 650€.