Data engineer

Le traitement de données est devenu indispensable pour permettre à une entreprise de mettre en place la bonne stratégie. Mais cette tâche est très complexe et déterminante. C’est là qu’intervient le Data Engineer. Si vous voulez exercer ce métier, voici ce que vous devez savoir.

En quoi consiste le métier de data engineer ?

Le data engineer ou ingénieur big data ou encore ingénieur de données est un des éléments principaux du traitement de données dans une entreprise. 

Avant les missions du data scientist, l’ingénieur de donnée met en place des systèmes qui permettent de traiter un grand volume de données dans les meilleures conditions : sécurité, fluidité, compacité. Il s’assure à ce que toutes les données soient d’abord sécurisées et claires avant d’être analysées par le data analyst, puis traitées par le data scientist en y conférant des algorithmes. Pour ainsi dire que le data engineer est le premier acteur dans le traitement des données.

L’ingénieur big data use de son expertise pour aider les entreprises à résoudre leur problème de gestion des données et leur conformité aux règles de gestion. C’est un spécialiste des langages de programmation tels que JavaScript, Scala ou encore Python. 

Dans son quotidien, le data engineer crée des bases de données à l’aide de SQL et NoSQL. Il transpose ensuite toutes sortes de données dans ces bases, effectue des opérations de croisement, de filtres et surtout de nettoyage pour libérer fréquemment de l’espace. 

Il est important de noter qu’un data engineer n’est pas un data scientist. Bien que les deux professionnels travaillent tous les deux dans le traitement de données, le data engineer s’occupe de la qualité et la validation des données, en amont des missions du data scientist. Il donne du sens aux données validées par l’ingénieur big data. Pour ainsi dire que l’ingénieur de données prépare le terrain pour le data scientist. 

Quelles sont les missions du data engineer ?

Le data engineer tend à uniformiser et à consolider les données dans une entreprise. Pour cela, il doit remplir plusieurs missions :

• Concevoir d’une architecture technique pour la valorisation de données

Une architecture de valorisation des données peut être globale pour la création de bases de données ou locale pour des usages particuliers. Dans ce cas, l’ingénieur doit définir à l’avance les structures architecturales possibles pour les données. 

• Apporter son expertise dans l’élaboration des solutions adéquates pour chaque type d’utilisation des données dans l’entreprise

Cela peut concerner la sécurisation du système informatique de l’entreprise, le choix des outils de traitement de données, le développement de solutions pour le traitement des données, la mise en place des bases de données…

• Valider les données avant de les envoyer au data scientist

Cette mission concerne les croisements de données différentes, la correction et la validation des données. Il s’assure à ce que les données fournies au data scientist soit bien « propre » pour éviter les erreurs de manipulation. 

Quelquefois, il est aussi amené à analyser les données qu’il doit traiter. Cependant, c’est plus le rôle du data analyst. Dans ce cas, il effectue des travaux de consolidation, des tableaux de bord et met en place des indicateurs de performance.

Quelles sont les qualités requises afin de devenir data engineer ?

Un data engineer est devant l’ordinateur toute la journée pour gérer les données et établir les structures nécessaires à la manipulation des données. Il a donc besoin de rigueur et d’imagination pour fournir les meilleures solutions de gestion des données. Il sait s’organiser et est méthodique pour ne pas se perdre dans une montagne de données à traiter. 

Il peut être confronté à des problèmes lorsqu’il travaille. La réactivité et la créativité sont importantes, surtout si la situation n’est pas habituelle. 

Le data engineer est en contact permanent avec le data analyst et le data scientist. Il aime travailler en équipe et est à l’aise lorsqu’il communique avec les gens. Un peu de sens de la pédagogie ne serait pas de trop pour expliquer une structure à ses collègues. 

Il sait faire preuve de discrétion, surtout vis-à-vis des données confidentielles qu’il traite au sein de l’entreprise. 

Côté compétence, l’ingénieur big data doit maîtriser de nombreux outils informatiques nécessaires à son métier : base de données relationnelle et NoSQL, HDFS, outils de traitement de données comme Apache Kafka. Un ingénieur de données doit maîtriser au moins un langage de programmation. Cependant, s’il vise la polyvalence il doit en connaître au moins deux parmi les plus populaires : R, SAS, Python, C++, Java, MatLab…

Quelles formations effectuer afin de devenir data engineer ?

Une formation est obligatoire pour bien maîtriser le métier de data engineer. Le Master spécialisé est à privilégier pour la formation, mais il est possible d’accéder au métier dès le niveau bac + 2 et avec quelques années d’expérience. 

La formation la plus prisée est le Master en informatique, en data science ou en statistiques. Il existe aussi le Master en big data et Intelligence artificielle dans quelques institutions privées. 

Pour enrichir ses compétences, l’aspirant data engineer peut aussi suivre des formations et obtenir une certification Google Cloud, une certification AWS Certified Big Data…

Quel est le salaire du data engineer ?

Un ingénieur de données gagne environ 38 000 € par an en début de carrière. Avec l’expérience, il peut gagner jusqu’à 52 000 €, mais cela dépend de l’entreprise qui l’emploie. Avec la forte demande, de plus en plus de data engineer travaille en tant que consultant à distance et facture ses clients entre 450 à 650 € par jour ou par mission. 

Quelles sont les évolutions possibles pour le data engineer ? 

Un data engineer débutant est généralement polyvalent. Avec le temps, il peut se spécialiser sur une seule technologie et ainsi devenir Architecte Big Data ou Architecte Cloud. Il peut aussi devenir data analyst ou data scientist. 

Avec plus d’expérience, il peut prétendre à des postes plus importants comme chef de projet Big Data, Business Analyst ou encore Lead Data Engineer.