Data Engineer : Tout ce qu’il faut savoir sur ce métier

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Si les données sont considérées comme l’une des ressources les plus précieuses des entreprises, leur volume massif et leur diversité de format en rendent très souvent l’exploitation difficile. C’est justement pour cette raison que les ingénieurs des données apparaissent.

Agissant comme un véritable architecte Big Data, le data engineer gère toute l’infrastructure data d’une organisation. Découvrez son rôle, ses missions, ses compétences, ses outils et son salaire. Sans oublier la formation pour devenir ingénieur des données.

Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?

Le Data Engineer (ou ingénieur des données) est responsable de toute l’infrastructure data de l’entreprise. Concrètement, il prépare les données afin de les rendre propres à l’analyse et à la prise de décisions. Le data engineer intervient alors au début du processus data, puisqu’il va collecter les données brutes en provenance d’une multitude de sources. Il va ensuite les intégrer au sein d’un Data Warehouse (entrepôt de données) ou d’un data lake (lac de données). Après avoir conçu la base de données de l’organisation, il doit la gérer efficacement pour faciliter l’exploitation des données. À cette fin, il automatise toutes les tâches relatives au traitement des données ; depuis l’extraction jusqu’à la transformation des données en passant par le stockage et le nettoyage. 

Ce n’est qu’après son travail que les données sont prêtes à être analysées par d’autres experts (les data analyst et les data scientist). 

In fine, le data engineer a un rôle de facilitateur.

Quelles sont les missions d'un Data Engineer ?

L’objectif final du data engineer étant de fournir aux data analysts et data scientists des informations directement prêtes à l’emploi, il réalise un travail de préparation de la donnée très conséquent. À ce titre, il doit remplir un certain nombre de missions : 
  • Collecter et stocker les données : les sources de données étant très variées (réseaux sociaux, retours terrain, site web, application, IoT, …), il doit trouver des solutions pour les collecter facilement, 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. 
  • Comprendre les besoins des utilisateurs : pour concevoir une infrastructure data répondant aux attentes de l’organisation, le data engineer doit avant tout identifier ses besoins. Par exemple, en répondant aux questions suivantes : quelles sont les données pertinentes ? Quel est le meilleur format ? Quel est le meilleur lieu de stockage ? etc. 
  • Garantir l’accès aux données : avec des données prêtes à l’emploi. Pour cela, le data engineer doit s’assurer de leur qualité. Il va ainsi nettoyer les données en doublon, obsolètes, fausses ou erronées. En outre, il doit également uniformiser le format des données pour qu’elles soient facilement lisibles au sein des différents outils de l’organisation. 
  • Mettre en place des processus, des outils et des algorithmes : le travail de préparation étant particulièrement chronophage, il doit développer des solutions automatisées relatives à la collecte, au stockage, à la préparation, à la modélisation et à l’actualisation des données en temps réel.
  • Veiller au respect des réglementations : que ce soit le RGPD ou la loi Libertés et Informatique. Il doit alors assurer l’anonymisation des données personnellement identifiables, gérer le cycle de vie des données, etc.

Selon les entreprises, le data engineer ne réalisera que tout ou partie des missions susmentionnées.

Quelles sont les compétences d'un Data Engineer ?

En tant que responsable de l’infrastructure data, l’ingénieur de données doit d’abord être capable de la mettre en place. Pour cela, il doit disposer d’une série de compétences techniques : 
  • La maîtrise des langages de programmation : à la fois généraliste et plus spécialisé selon l’environnement dans lequel il travaille. 
  • La maîtrise de différents environnements web : tels que Hadoop, Hive ou Spark. 
  • La connaissance de grands principes mathématiques : pour manipuler les données et les transformer.  
  • La modélisation des données : pour la conception de tableau.
  • L’intelligence artificielle : comme le Machine Learning et le Deep Learning. Il n’est pas nécessaire de disposer de connaissances avancées. Mais son travail étant de faciliter celui des data scientists, il doit comprendre les concepts clés de la science des données.

En plus de ces hard skills, il doit aussi posséder plusieurs qualités personnelles indispensables, telles qu’une capacité d’adaptation aux nouvelles technologies et un sens de la communication.

Quels sont les outils du Data Engineer ?

En tant qu’ingénieur, le data engineer doit maîtriser un certain nombre d’outils très techniques. Voici les principaux : 

  • Les langages de programmation, comme Python, Java, Scala, C+++… ; 
  • Les langages de données SQL ou noSQL ; 
  • Les systèmes de gestion de base de données ; 
  • Les outils d’ETL (Extract, Transform, Load) ; 
  • Les outils DevOps (gestionnaire de version, virtualisation, API, monitoring, automatisation, …) ; 
  • Les technologies de stockage comme Cassandra ou Neo4J : 
  • Les solutions analytics, comme Hbase et Hive
  • Les outils de Cloud Computing, comme AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc.

Quelles différences entre Data Scientist et Data Engineer ?

Les data engineers interviennent en début de processus data, alors que les data scientists interviennent à la fin. Grâce à leur connaissance fine du machine learning et du deep learning, les scientifiques de la donnée sont capables de réaliser des analyses prédictives poussées et de répondre aux problèmes spécifiques de l’organisation. 

Mais pour effectuer un travail d’analyse efficace, les data scientists ont besoin de données qualitatives en grande quantité. C’est justement pour cette raison que le rôle des ingénieurs des données est indispensable.

Quelles différences entre Data Analyst et Data Engineer ?

Le data analyst analyse les données afin d’aider les organisations à atteindre leurs objectifs grâce à des décisions plus éclairées. Il va ainsi exploiter toutes les données mises à disposition par le data engineer dans le pipeline data.  Grâce à un accès simplifié aux informations pertinentes, il est capable de réaliser des tableaux de bord, des reporting, et aux data visualisations permettant de prendre de meilleures décisions.

Quel est le salaire d'un Data Engineer en France ?

En France, en 2023, les data engineers gagnent en moyenne 4 167 € par mois, soit un salaire annuel de 50 k €. Cela dit, il s’agit d’un salaire médian. Lors d’une première expérience en tant qu’ingénieur de données, la rémunération moyenne est de 3 461 €. Et après plusieurs années d’expérience, les data engineers peuvent prétendre à un salaire d’environ 5 833 €. 

Bien évidemment, ces niveaux de salaire dépendent de plusieurs facteurs. Il y a d’abord l’expérience professionnelle, mais aussi la localisation géographique ou encore le secteur d’activité.

Comment devenir Data Engineer ? Quelle formation ?

Si le métier de data engineer est très prisé des entreprises, c’est aussi une profession très technique. Une formation est alors indispensable.  Il peut s’agir d’une formation supérieure en école d’ingénieur ou école d’informatique. Mais pour multiplier vos chances d’intégrer le marché de l’emploi dans les meilleures conditions, nous vous conseillons de vous spécialiser en ingénierie de la donnée. C’est justement possible avec DataScientest. Grâce à notre formation Data engineer, vous deviendrez opérationnel à la fin du parcours. 
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