Après avoir passé des heures à parcourir des piles de CV, à échanger avec des candidats potentiels, virtuellement ou en personne, vous pensez avoir trouvé la perle rare. Mais soudain, vous réalisez qu’il y a quelque chose de pire que de chercher un nouvel employé : recruter le mauvais candidat.
Missions
Les missions du Data Engineer sont 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. Tout ça pour les rendre exploitables par le Data Scientist.
Pour un travail bien réalisé, il faut être vigilant sur la sécurisation et la clarté des pipelines de données déployées. Il doit aussi 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 de collecter les données et de 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 suivre formation supérieure et être diplômé d’un Master spécialisé.
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
Le salaire du Data Engineer varie. Il peut toucher dans ses premières années un salaire de plus ou moins 42k€. Un profil confirmé peut avoir une rémunération d’environ 52k€, pour potentiellement dépasser les 60k€ pour un profil senior.
Ces fourchettes de rémunération sont données à titre indicatif pour un poste basé en IDF. Sachez qu’en fonction du profil, parcours et compétences, les salaires peuvent différer. Pour plus de précisions, voici notre simulateur de salaires : le Baromètre 👋 !
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