Data engineer : fiche métier

Le data engineering constitue le socle technique des projets data en entreprise. Professionnel de la donnée, le data engineer conçoit et met en place les architectures permettant de collecter, stocker et traiter ces données à grande échelle.

Son rôle est essentiel pour garantir la disponibilité et la qualité des données utilisées par les équipes d'analyse et de développement. Il intervient dans la création et l'optimisation des canaux de transmission et de circulation des données pour en assurer la fluidité, la continuité et la fiabilité au sein de l'organisation. Cette fonction requiert une expertise solide en informatique et en gestion de base de données.

Le data engineer travaille en étroite collaboration avec les data scientists et les data analysts pour créer des pipelines de données performants et sécurisés. Il doit également exercer une veille constante des nouvelles technologies et méthodologies pour garantir l'efficacité des systèmes qu'il développe.

L'explosion du big data transforme profondément les entreprises et fait croître leurs besoins dans ce domaine, avec une demande en data engineers en progression constante. Cette croissance s'explique par le besoin des organisations de gérer des volumes exponentiels de données issues de sources variées comme :

• les réseaux sociaux
• les objets connectés
• les transactions en ligne

Aussi, les entreprises investissent-elles massivement dans leurs infrastructures data pour rester compétitives et exploiter efficacement leurs données. Dans ce contexte, le data engineer joue un rôle central dans la transformation numérique des organisations.

Ce professionnel participe à l'élaboration de la stratégie data de l'entreprise et contribue à l'optimisation des processus métiers grâce à une meilleure utilisation des données. Son expertise technique permet de répondre aux enjeux de performance, de scalabilité et de sécurité des infrastructures data.

La distinction entre ces trois métiers de la data est fondamentale pour comprendre leurs rôles respectifs dans la chaîne de valeur des données.

Le data engineer se concentre sur l'architecture et l'infrastructure, créant les fondations nécessaires au travail des autres professionnels de la data. Il assure la disponibilité, la qualité et la performance des données utilisées par les data analysts pour leurs analyses descriptives et par les data scientists pour leurs modèles prédictifs. L'analogie de la construction d'une maison illustre bien la complémentarité entre ces 3 métiers :

• le data engineer construit les fondations et la structure (l'infrastructure de données)
• le data analyst aménage et décore les pièces (analyse et visualisation)
• le data scientist installe les systèmes intelligents (modèles prédictifs et intelligence artificielle)

Un data engineer assure la conception et la maintenance des data warehouse et data lake, le développement de pipelines robustes pour la collecte et le traitement des données, la mise en place de solutions de stockage de données évolutives. Parmi ses principales responsabilités se trouvent ainsi :

• La conception et l'implémentation d'architectures de données scalables
• Le développement et la maintenance de pipelines ETL (Extract, Transform, Load)
• L'optimisation des performances des bases de données
• La mise en place de protocoles de sécurité et de gouvernance des données
• L'automatisation des processus de collecte et de traitement des données
• La création de documentation technique détaillée
• La collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins
• La veille technologique et l'évaluation des nouvelles solutions

Le data engineer doit également assurer la mise en production des infrastructures data, ce qui nécessite une collaboration étroite avec les équipes DevOps et sécurité. Il participe enfin à la définition des standards et des bonnes pratiques en matière de gestion des données.

Un data engineer doit posséder un large éventail de compétences techniques et de connaissances en informatique afin de concevoir et maintenir des infrastructures de données fiables et performantes.

Compétences techniques nécessaires :

• Programmation : maîtrise de langages comme Python, Java ou Scala.
• Bases de données : expertise en SQL et systèmes NoSQL (MongoDB, Cassandra).
• Big Data & Cloud : utilisation de frameworks comme Hadoop, Spark et plateformes cloud (AWS, Azure, GCP).
• Data pipelines : conception d’outils ETL et orchestration de flux de données.

Gestion de données et expertise technique :

• Data management : assurer la qualité, la sécurité et la gouvernance des données.
• Optimisation des performances : améliorer le stockage et le traitement des données.
• Compétences analytiques : comprendre les besoins métiers pour adapter les solutions techniques.

Pour les étudiants titulaires du baccalauréat

Le Bachelor of Science in Data Science for Responsible Business d'emlyon business school offre une formation complète et reconnue pour devenir data engineer. Cette formation se distingue par :

• une formation technique approfondie couvrant l'ensemble des compétences requises
• des projets pratiques en conditions réelles avec des entreprises partenaires
• un corps enseignant composé d'experts du domaine
• une dimension internationale forte
• un réseau d'alumni actif dans le secteur de la data
• des partenariats avec des entreprises leaders du secteur

Pour approfondir leur expertise technique spécifique et mettre à jour leurs compétences dans un domaine en constante évolution, les professionnels peuvent accéder à différentes certifications professionnelles, notamment celles des principaux fournisseurs cloud.

Brochure du BSc in Data Science

Pour les étudiants titulaires d'un Bac +3

Pour les étudiants souhaitant acquérir un diplôme Bac+5, le Master in Data Science & Artificial Intelligence Strategy vise à enseigner des méthodes et techniques avancées pour maîtriser des concepts et compétences essentiels à la conception de stratégies d'IA. Cette formation permet d'appréhender l’intelligence artificielle et la data science de façon responsable, à travers des méthodes d’apprentissage combinant une approche à la fois technique, stratégique et éthique.

Brochure du Master in Data Science & AI Strategy

Compétitive, la rémunération d'un data engineer reflète la forte demande pour ce type de profil sur le marché du travail. Selon les données de Glassdoor et de l'APEC, le salaire moyen annuel brut varie en fonction de l'expérience, de la localisation et du secteur d'activité s’échelonnent ainsi :

• Débutant (0-2 ans) : 40-45K€
• Confirmé (3-5 ans) : 55-70K€
• Senior (5+ ans) : 70-90K€
• Expert/Lead : 90K€+

En termes de carrière, un emploi data engineer expérimenté peut évoluer vers des postes d'architecte big data, de chief data officer ou de responsable de la stratégie data, avec un évolution des salaires notable. La spécialisation dans certains domaines (cloud, sécurité, IA) peut également ouvrir des opportunités intéressantes.