Dans un monde où les données sont au cœur des décisions stratégiques, le métier de data engineer est devenu incontournable. Son rôle ? Mettre en place les outils et les infrastructures qui permettent de collecter, organiser et traiter des volumes massifs de données.
Il travaille souvent en coulisses, mais son travail est essentiel pour que les data scientists et les analystes puissent exploiter des données fiables et accessibles.
À la croisée de la tech et de la data, le data engineer combine des compétences techniques solides avec une bonne compréhension des besoins métiers. Un métier en plein essor, porté par la transformation numérique des entreprises.
Définition Data Engineer : en quoi consiste ce métier ?
Le Data Engineer, aussi appelé Ingénieur Big Data, joue un rôle clé dans l’écosystème de la donnée. Il est responsable de la conception, de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données nécessaires à la collecte, au stockage, et à la circulation des données au sein de l’entreprise.
Contrairement à ce que l’on pourrait penser, le Data Engineer ne manipule pas directement les données dans un but d’analyse. Son rôle s’apparente davantage à celui d’un architecte des données. Il construit les fondations techniques (pipelines, bases de données, environnements cloud, etc.) qui permettent aux autres professionnels de la donnée, comme les Data Scientists ou les Data Analysts, d’accéder facilement à des données fiables, sécurisées et bien structurées.
Doté d’un profil technique solide, le Data Engineer maîtrise généralement plusieurs compétences, notamment :
Différence avec le Data Scientist
Il est important de bien distinguer le rôle du Data Engineer de celui du Data Scientist. Le Data Engineer conçoit, construit et sécurise les systèmes permettant d’accéder aux données, en mettant en place l’infrastructure nécessaire à leur traitement fluide et fiable. Le Data Scientist, quant à lui, exploite ces données : il les analyse, les modélise et en extrait des informations utiles grâce à des algorithmes statistiques ou de machine learning. Ces deux métiers sont étroitement liés et parfaitement complémentaires, et ensemble, ils sont indispensables à une stratégie data efficace en entreprise.
Trouvez votre prochaine opportunité de Data Engineer sur Kicklox
Qualités requises pour devenir Data Engineer :
Voici une liste des qualités d’un Data engineer :
- Fort attrait pour la programmation : la programmation est au cœur du travail d’un data engineer. Un fort attrait pour la programmation, ainsi qu’une solide maîtrise des langages de programmation comme Python, SQL, Java, etc., sont nécessaires pour développer, optimiser et maintenir les systèmes de gestion de données.
- Forte créativité pour solutionner des problèmes complexes : face à problèmes complexes de gestion, de stockage et d’analyse de données, la créativité est essentielle pour trouver des solutions. Cela implique la conception de structures de données efficaces, la résolution de problèmes liés à la performance et la création d’architectures adaptées aux besoins.
- Rigueur : la rigueur est primordiale pour garantir la qualité des données et des processus. En assurant la cohérence, la précision et la fiabilité des flux de données, un data engineer contribue à des analyses précises et fiables, ce qui est fondamental pour la prise de décision.
- Esprit d’analyse poussé : un data engineer doit être capable d’analyser en profondeur les problèmes liés aux données, de comprendre les besoins des utilisateurs finaux et de concevoir des solutions techniques adaptées. Cela nécessite un esprit d’analyse approfondi pour interpréter les besoins et les contraintes du système.
Quelles sont les compétences du Data Engineer ?
Maitrise de langages de programmation :
Par ailleurs, la maîtrise de langages comme Scala, Python, JavaScript ou R est cruciale, car elle permet de développer des pipelines de données, d’automatiser des tâches, mais aussi d’effectuer des analyses avancées. En effet, chaque langage possède ses propres forces et spécificités dans le domaine du traitement et de l’analyse de données.
Excellentes connaissances des bases de données :
Que ce soit pour les bases de données relationnelles (SQL) ou les bases de données non relationnelles (NoSQL), il est essentiel de posséder une connaissance approfondie. En effet, cela permet de concevoir des schémas de données efficaces, d’optimiser les requêtes et d’assurer la cohérence et l’intégrité des données au sein des systèmes d’information.
Bonne compréhension des enjeux business liés aux données
Par conséquent, un Data Engineer doit non seulement maîtriser les aspects techniques, mais aussi comprendre les besoins métier et les objectifs stratégiques de l’entreprise. Cette compréhension lui permet de structurer les données de manière pertinente, en veillant à ce qu’elles soient réellement utiles pour les utilisateurs finaux, notamment les analystes et les décideurs.
Utilisation d’outils Big data comme Hadoop ou Spark
Ces outils sont conçus pour gérer et traiter de gros volumes de données. La maîtrise de plates-formes comme Hadoop ou Spark est essentielle pour créer des architectures de données évolutives et performantes.
Salaire moyen d’un data Engineer :
Le métier de data engineer bénéficie d’une forte demande sur le marché du travail, ce qui se traduit par des salaires attractifs, même en début de carrière. Un data engineer junior perçoit généralement un salaire compris entre 35 000 et 45 000 euros bruts par an. Cette rémunération évolue rapidement avec l’expérience, les compétences acquises et les responsabilités exercées.
Un data engineer confirmé peut gagner entre 45 000 et 70 000 € bruts par an, et jusqu’à 100 000 € en fin de carrière ou à des postes à responsabilité comme lead, architecte data ou manager.
Les salaires varient toutefois sensiblement selon plusieurs facteurs :
La localisation géographique : les postes basés à Paris, Londres, ou dans d’autres capitales européennes ou technopôles internationales sont souvent mieux rémunérés.
Le secteur d’activité : les entreprises des secteurs bancaires, assurance, e-commerce ou tech offrent généralement les meilleures conditions.
La taille de l’entreprise : les grandes structures ont des budgets data plus conséquents, mais les startups peuvent compenser par des avantages en nature ou des stock-options.
Les compétences techniques spécifiques : la maîtrise de technologies comme Apache Spark, Kafka, des outils cloud (AWS, GCP, Azure) ou encore l’expérience DevOps sont particulièrement valorisées.
Opportunités de carrière
Avec l’expérience, les data engineers peuvent évoluer vers des postes à plus haute responsabilité, comme :
Lead Data Engineer : coordination d’équipe, choix d’architecture, optimisation des flux de données.
Data Architect : conception des infrastructures data à grande échelle.
Engineering Manager : gestion de plusieurs projets et équipes.
Par ailleurs, de plus en plus de professionnels choisissent la voie du freelancing. En tant qu’indépendants, ils peuvent sélectionner des missions à forte valeur ajoutée, souvent sur des projets innovants dans des environnements cloud ou big data avancés. Cette liberté de choix s’accompagne généralement d’un revenu supérieur, pouvant aller jusqu’à 600–800 euros par jour selon les compétences et la complexité des missions.
Enfin, le métier de data engineer ouvre aussi la voie à des spécialisations ou transitions vers des métiers proches, comme data scientist, machine learning engineer, ou cloud data platform specialist.
Pour plus d’infos sur les salaires des métiers de la data, découvrez notre article salaire data scientist regroupant les salaires de tous les métiers de la data.
Formation et études :
Pour devenir data engineer, il est recommandé d’effectuer une école d’ingénieur ou une école d’informatique après l’obtention du baccalauréat. Cette formation dure généralement 5 ans. Il est aussi vivement recommandé de se spécialiser en dernière année dans des matières comme “Big data” ou bien “Data science”.
Top 3 des formations pour devenir data engineer :
Comment trouver des missions ou CDI pour Data Engeenir ?
Vous êtes Data engineer et cherchez une mission en freelance ou bien un CDI ? Rejoignez la communauté Kicklox et découvrez les opportunités publiées régulièrement par plus de 1000 grands groupes, startups et PME.
Comment recruter un Data Engeenir ?
Vous recherchez un Data engeenir mais vous faites face à la pénurie de talents sur le marché ? Kicklox vous accompagne dans la recherche de votre futur collaborateur, en CDI ou en Freelance, selon vos besoins et vos exigences. Remplissez le formulaire ci-dessous pour recevoir des profils qualifiés pour votre besoin :
