Le Data Engineer, ou ingénieur des données, a pour rôle de préparer les données pour que le Data Scientist puisse les analyser. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ce métier du Big Data.
Le Big Data et la Data Science se développent, et de plus en plus de métiers voient le jour dans ce domaine. Aujourd’hui, nous vous proposons de découvrir en détail l’un des trois principaux métiers de la science des données, aux côtés des rôles de Data Scientist et de Data Analyst : celui de Data Engineer ou ingénieur des données.
Quels sont les rôles et responsabilités du Data Engineer ?
Le Data Engineer est un ingénieur. Son rôle est donc de concevoir et de fabriquer. Toutefois, plutôt que les engins aéronautiques ou les bâtiments, il est spécialisé dans les données. Plus précisément, dans les « pipelines » (tuyaux) de données.
Sa responsabilité est d’abord de collecter des données brutes en provenance de multiples sources dans une Data Warehouse (entrepôt de données) centralisée. C’est lui qui doit concevoir et gérer les bases de données et les Data Lakes de l’organisation.
Il doit mettre en place un pipeline permettant d’automatiser les différentes étapes de l’acquisition de données, de l’extraction au stockage. Dans un second temps, le Data Engineer « nettoie » les données et les transforme. L’objectif est qu’elles soient prêtes à être analysées par les Data Scientists.
Ainsi, l’ingénieur des données n’œuvre pas seul. Il fait partie d’une équipe, et son rôle est d’épauler les Data Scientists en leur fournissant des données prêtes à l’emploi. Ces derniers pourront alors effectuer des requêtes ou lancer leurs algorithmes de Machine Learning pour analyser les données.
Le Data Engineer doit aussi créer des outils et algorithmes permettant aux Data Scientists, et éventuellement à d’autres employés ou cadres de l’organisation, d’accéder facilement aux données dont ils ont besoin.
Quelles sont les missions du Data Engineer ?
Les missions de l’ingénieur des données varient d’une entreprise à l’autre. Toutefois, en règle générale, il se voit confier quatre missions principales.
La première est de développer et mettre en place les processus de collecte, d’organisation, de stockage et de modélisation des données. Il est donc le principal responsable de l’infrastructure de données de l’entreprise.
Le Data Engineer doit aussi assurer l’accès aux différentes sources, et veiller à la qualité des données. En outre, il doit faire en sorte que les Data Analysts et Data Scientists de l’entreprise puissent accéder facilement aux données et les exploiter dans des conditions optimales.
Très régulièrement, on retrouve les Data Engineers dans un rôle de DevOps: ils sont chargés d’assurer la mise en production des modèles de prédiction créés par les Data Scientists.
Enfin, sous la houlette du Chief Data Officer et du Data Management Office, il est responsable de la mise en place d’une politique de données respectueuse des réglementations en vigueur. En France, cette politique doit notamment respecter le RGPD et la loi Libertés et Informatique.
La fiche métier Data engineer :
Quelles sont les compétences du Data Engineer ?
Le Data Engineer possède une large variété de compétences. Il maîtrise tout d’abord les langages de données comme SQL, et les outils de gestion de bases de données. Ces outils lui permettent de gérer les bases de données et d’effectuer des requêtes.
En fonction des technologies utilisées par l’entreprise, d’autres technologies de requêtes comme Cassandra et BigTable peuvent être d’un précieux secours. En effet, beaucoup d’organisations ne sont pas satisfaites avec une seule technologie de requête.
Récemment, une nouvelle méthode appelée « ELT » a fait son apparition. Elle consiste à inverser deux étapes du processus ETL : la transformation et le « loading » (chargement). En chargeant les données avant de les transformer, elles sont accessibles à tout moment. Cette nouvelle méthode est adaptée à l’augmentation de volume des bassins de données et à l’émergence du stockage Cloud.
L’ingénieur des données doit aussi manier les outils de stockage de données et d’ETL (Extract, Transform, Load). Ces outils sont au coeur de la fonction, puisqu’ils permettent d’agréger les données en provenance de sources diverses et de les transformer.
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La maîtrise des solutions d’analyse basées sur Hadoop, comme Hbase et Hive, est de plus en plus attendue chez un Data Engineer. Même si son rôle n’est pas celui d’un Data Scientist, les entreprises attendent qu’il soit capable d’analyser les données dans une optique de suivi de la qualité de celles-ci. Dans certaines structures plus petites, les rôles sont moins distincts et les fonctions de Data Scientist et Data Engineer se confondent parfois.
Une connaissance des principes mathématiques et probabilistes de l’analyse est nécessaire pour manipuler les données et les transformer correctement. De même, des notions de modélisation de données sont requises pour savoir structure des tableaux et des partitions ou restaurer certains attributs.
Un ingénieur des données doit maîtriser un langage de programmation généraliste tels que Python, Java ou Go et éventuellement avoir connaissance de langages plus spécialisés comme Scala, Julia ou Perl. Ces langages lui permettent de développer des pipelines de données, de mettre en place des modèles statistiques, d’effectuer des analyses ou encore de produire des tableaux de bord et des visualisations de données.
Aujourd’hui, les Data Engineers doivent aussi avoir une vision de ce que sont le Machine Learning, le Deep Learning et l’Intelligence artificielle. Ces technologies restent le champ d’expertise des Data Scientists, mais là encore, l’ingénieur doit les comprendre pour être en mesure de les assister.
Enfin, alors que les entreprises se tournent massivement vers le Cloud Computing, un Data Engineer doit maîtriser les plateformes Cloud comme AWS, Google Cloud, Microsoft Azure et leurs différents services Big Data.
Enfin, dans l’optique d’une mise en production de projets axés Data, il doit connaître certains outils du DevOps: outils de versionnement, outils de virtualisation, APIs, outils de monitoring et d’automatisation…
Par delà ces compétences concrètes, l’une des principales qualités du Data Engineer est de savoir apprendre à maîtriser rapidement une technologie inconnue. C’est ce qui lui permettra de faire face à l’incessante émergence de nouvelles technologies dans le domaine en pleine effervescence qu’est la Data Science.
En termes de « soft skills », l’ingénieur des données doit aussi être doué d’un sens de la communication pour collaborer avec les autres départements et comprendre les objectifs et les besoins des dirigeants.
Quels sont les salaires et débouchés ?
Selon Glassdoor, aux États-Unis, un Data Engineer touche en moyenne 137 776 dollars par an. La fourchette des salaires s’étend de 110 000 à 155 000 dollars par an en fonction des compétences, de l’expérience et de la position géographique.
Les Data Engineers senior, quant à eux, gagnent en moyenne 172 603 dollars par an. Leurs salaires annuels vont de 152 000 à 194 000 dollars.
En France, le salaire annuel moyen est nettement moins élevé. Toujours selon Glassdoor, il est de 43 850 euros.
Selon notre propre enquête, menée en juillet 2020 auprès de 30 entreprises du CAC 40, un Data Engineer touche en France entre 35 000 et 60 000 euros par an. Au-delà d’un certain niveau d’expertise, toutefois, le salaire peut s’envoler. (Vous pouvez la retrouver dans cet article )
Face à l’explosion du Big Data, les Data Engineers sont de plus en plus recherchés par les entreprises de tous les secteurs. Depuis 2012, le nombre d’emplois a été multiplié par plus de 400% et a presque doublé en 2016.
Ceci s’explique par l’explosion du volume de données, par leur exploitation croissante par les entreprises, et par la complexité en hausse des technologies de traitement de données. À l’avenir, on peut s’attendre à ce que le rôle de Data Engineer soit de plus en plus indispensable en entreprise.
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