Data Engineer

Si aujourd’hui le sujet du traitement des données est au coeur des préoccupations, le Data Engineer a lui choisi de se spécialiser sur la collecte de celles-ci. Ce travail préalable au traitement des données, permet via différentes sources, leur extraction ainsi que leur « nettoyage » afin de préparer et faciliter la tâche au Data Scientist. Tout cela dans le but de permettre à une entreprise de répondre à ses différentes problématiques. On vous explique tout du métier de Data Engineer : missions, compétences, formations et salaire au sein de cette fiche.

Missions

Les missions du Data Engineer, technicien de haut niveau, vont être de développer, tester et mettre en place des systèmes d’architecture data.

Son but est de collecter d’importants volumes de données brutes puis de les nettoyer afin de les rendre exploitables par le Data Scientist.

Pour que son travail soit bien réalisé, il doit être vigilant sur la sécurisation et la clarté des pipelines de données déployés et devra maintenir les systèmes d’architecture mis en place. Il doit également avoir des compétences sur différents langages et outils afin d’identifier les meilleurs moyens pour collecter les données et de pouvoir relier des systèmes entre eux.

Les volumes de données étant conséquents, certaines sont souvent erronées, invalides etc. Son rôle va être là aussi de détecter ces dysfonctionnements. Plus les données seront fiables et qualitatives mieux ce sera.

Il apporte une expertise pointue et un travail minutieux afin de développer les flux de données nécessaires à sa mission. 

Afin de pouvoir traiter de forts volumes de pipelines données il conçoit les solutions adaptées afin qu’il soit possible de leur appliquer après coup, des techniques de Machine Learning. 

Le Data Engineer, en fonction du contexte sera probablement amené à travailler en collaboration avec différents services de son entreprise. 

Il peut aussi gérer une équipe professionnelle data et devra travailler étroitement avec ses collègues Data Analyst et Data Scientist qui reprendront son travail préalable. 

Compétences du Data Engineer

Etant donné que le Data Engineer travaille sur des systèmes de bases de données, process ETL et API, il utilise des solutions de stockage tels que SAP, SQL, NoSQL et MySQL.

Quelques exemples : 

  • Pour le stockage des données : Hadoop, SAP, Storm
  • Hébergements Cloud : Oracle, AWS et Azure
  • Outils ETL : Talend et Nifi
  • Solutions de bases de données : SQL, NoSQL (Cassandra, Oracle, Hbase, AMAZON DYNAMODB), MySQL, PostgreSQL, Bigtable, Hbase
  • Systèmes d’exploitation : Linux, Solaris, UNIX

Enfin, la maîtrise des technologies du Big Data (Spark, Kafka, Hadoop) et de certains langages de programmation est indispensable : Python, Perl, JS, Scala, C++.

D’ailleurs, l’intégration de Scala avec Spark ( qui a permis l’implémentation de flux ETC) a boosté sa popularité auprès des Data Engineers.

Formation du Data Engineer

Pour exercer le métier de Data Engineer, il est préférable de sortir d’une formation supérieure et être diplômé d’un Master spécialisé (Data Science ou IA).

Les formations en école d’ingénieur ou d’informatique proposent également des parcours solides. 

Il est possible de se spécialiser via des modules en ligne (MOOC) ou écoles Web. Les formats sont très hétérogènes et il est possible de trouver son bonheur en ce qui concerne les différents rythmes.

Salaire

Un Data Engineer junior peut toucher dans ses premières années un salaire d’environ 41k€, pouvant dépasser les 60k€ après quelques années pour atteindre après 6/7 années d’expérience (estimation) 70k€ passés.

Ces fourchettes sont données pour un poste basé à Paris. Sachez qu’en fonction de votre profil, parcours, compétences et de l’entreprise dans laquelle vous postulez, les salaires peuvent différer.