Data Engineer

Le métier de Data Engineer est au cœur de la gestion et de la transformation des données au sein des entreprises modernes. Les Data Engineers sont des experts en conception, en construction et en maintenance des infrastructures de données, créant ainsi les fondations essentielles pour l’analyse de données. Leur rôle consiste à collecter, à stocker et à organiser des données provenant de multiples sources, en veillant à leur qualité, à leur disponibilité et à leur accessibilité. Ils développent des pipelines de données efficaces, utilisant des technologies telles que Hadoop, Spark et des bases de données NoSQL, pour traiter de grandes quantités de données en temps réel. Les Data Engineers travaillent en étroite collaboration avec les Data Scientists, les analystes et d’autres professionnels pour s’assurer que les données sont prêtes à être analysées et à générer des insights précieux pour l’entreprise. 

MISSIONS ET RESPONSABILITÉS

Collecte de Données : Rassembler des données brutes à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des fichiers CSV, des API et des flux de données en temps réel. 

Transformation des Données : Nettoyer, structurer et transformer les données pour les rendre exploitables. Cela inclut la normalisation des données, la gestion des valeurs manquantes et la conversion de formats. 

Conception de l’Infrastructure de Données : Concevoir et mettre en place l’architecture de données, y compris les entrepôts de données, les bases de données NoSQL, les systèmes de stockage en cloud, et les pipelines de données. 

Développement de Pipelines de Données : Créer des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour automatiser le flux de données depuis les sources jusqu’aux entrepôts de données, en garantissant la fiabilité et la performance. 

Optimisation des Performances : Surveiller et optimiser les performances des systèmes de données, en identifiant et en résolvant les goulots d’étranglement pour garantir la disponibilité et la rapidité des données. 

Sécurité des Données : Mettre en place des mesures de sécurité pour protéger les données sensibles et garantir la conformité aux réglementations telles que le RGPD. 

Collaboration avec les Data Scientists : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists et les analystes pour s’assurer que les données sont préparées de manière adéquate pour l’analyse et la modélisation. 

Documentation et Gestion des Versions : Documenter les pipelines de données, les schémas de données et les procédures, et mettre en place une gestion des versions pour garantir la traçabilité des modifications. 

COMPÉTENCES / QUALITÉS ESSENTIELLES

Maîtrise des Langages de Programmation

Bases de Données et Systèmes de Stockage

Conception de Bases de Données

ETL et Outils de Traitement de Données

Architecture de Données

Sécurité des Données

Résolution de Problèmes

Collaboration

FORMATIONS ET QUALIFICATIONS

Le métier de Data Engineer peut s’effectuer après l’obtention du Mastère Marketing Digital Big Data et IA. Pour se préparer à ce rôle, certains postes en alternance tels qu’Assistant en Science des Données, Assistant Data Analyst, Assistant en Statistiques Appliquées, et d’autres peuvent aider à acquérir une expérience professionnelle solide pour débuter sa carrière.

SALAIRE

En début de carrière, le salaire d’un Data Engineer dépend de facteurs tels que l’emplacement géographique, l’entreprise et le niveau d’expérience. En moyenne, un Data Engineer junior peut s’attendre à gagner entre 35 000 € et 50 000 € par an. À mesure que l’expérience augmente et que des compétences plus avancées sont acquises, les opportunités de progression de carrière se multiplient. En fin de carrière, un Data Engineer expérimenté peut percevoir un salaire annuel compris entre 60 000 € et 100 000 € ou plus, en fonction de la complexité des projets et de la capacité à fournir des insights de valeur aux entreprises. 

Pour les Data Engineer travaillant en freelance, les tarifs varient en fonction de l’expertise, de la notoriété et de la demande sur le marché. Les tarifs horaires pour les freelances expérimentés peuvent dépasser 60 € à 100 € ou plus par heure, tandis que les débutants peuvent commencer à des tarifs plus modestes. La flexibilité du travail en freelance peut permettre de gagner davantage, mais il est essentiel de gérer efficacement les finances, de développer un réseau de clients et de maintenir des compétences à jour pour assurer un succès durable en tant que freelance Data Engineer. 

ÉVOLUTION DE CARRIÈRE

L’évolution de carrière d’un Data Engineer peut être particulièrement prometteuse. Après avoir acquis une solide expérience en tant que Data Engineer junior, les opportunités d’avancement sont nombreuses. Les professionnels peuvent évoluer vers des postes de Data Engineer senior, où ils sont responsables de projets complexes et de la formation de nouveaux talents. Ils peuvent également choisir de se spécialiser davantage dans des domaines tels que la gestion des données en temps réel, l’apprentissage automatique ou l’analyse avancée. Certains optent pour des postes de gestion, tels que chef d’équipe ou responsable de l’ingénierie des données, où ils supervisent des équipes entières de Data Engineers. D’autres encore deviennent des architectes de données, concevant des infrastructures de données à grande échelle pour des entreprises renommées. Avec de l’expérience et des compétences approfondies, certains choisissent même de créer leur propre entreprise de conseil en gestion de données. Cette polyvalence dans les opportunités d’évolution de carrière rend le métier de Data Engineer attrayant pour ceux qui aspirent à progresser dans le domaine de la gestion des données.