Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?
Le Data Engineer conçoit, construit et maintient les infrastructures de données. Il est essentiel dans l'architecture des systèmes d'information modernes.
Son travail garantit l’accès, la qualité et la circulation fluide des données à travers les outils métiers. Il assure les bases de tout projet Big Data, analytics ou IA.
Souvent confondu avec le Data Scientist, le Data Engineer travaille en amont. Il prépare les données pour permettre leur exploitation par les outils d’analyse ou les algorithmes prédictifs.
Quelles sont les missions d’un Data Engineer ?
Les missions du Data Engineer changent selon la maturité data de l’entreprise. Certaines activités restent cependant récurrentes dans la majorité des postes :
- Créer et gérer les pipelines de données (ETL/ELT) pour alimenter les systèmes analytiques ou décisionnels
- Modéliser les bases de données (relationnelles ou NoSQL) en lien avec les besoins métiers
- Architecture et mise en place de data lakes, entrepôts de données, systèmes distribués (Hadoop, Spark…)
- Nettoyage, traitement et mise en qualité des données (Data Cleaning, Data Wrangling)
- Automatiser les flux pour optimiser les performances et la maintenance
- Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et Product Managers pour répondre aux besoins métier
- Mettre en place la gouvernance des données : sécurité, conformité RGPD, traçabilité
Ces missions incluent parfois la surveillance des performances, la reprise sur incident, ou encore le versioning des données utilisées.
Quelles sont les compétences pour devenir Data Engineer ?
Le métier de Data Engineer exige de solides connaissances techniques, couplées à des qualités personnelles précises. Les compétences techniques incluent des langages de programmation, la maîtrise de bases de données et des outils d’intégration.
Côté soft skills, rigueur, logique et autonomie sont essentielles. Le Data Engineer doit également interagir avec des profils métiers et techniques, et donc faire preuve de pédagogie.
Outils et logiciels indispensables
- Langages de script et programmation : Python, Scala, Java, SQL
- Bases de données : PostgreSQL, MySQL, Oracle, MongoDB, Cassandra
- Outils Big Data : Apache Hadoop, Apache Spark, Kafka, Flink
- ETL/ELT : Talend, Airflow, dbt, Informatica, NiFi
- Cloud et services managés : AWS (Redshift, Glue), Azure Data Factory, Google Cloud (BigQuery, Dataflow)
- Outils de conteneurisation et CI/CD : Docker, Kubernetes, Jenkins
- Versioning : GitHub, GitLab
La connaissance des SGBD cloud (Snowflake, BigQuery) est aussi de plus en plus demandée, tout comme l'expérience en DataOps ou streaming temps réel.
Quelles sont les formations ou études pour devenir Data Engineer ?
Le Data Engineer possède en général un niveau bac+5, souvent issu d’un cursus scientifique ou informatique. Plusieurs chemins sont possibles :
Parcours académiques
- Diplôme d’ingénieur (informatique, mathématiques appliquées, data, télécoms)
- Master universitaire spécialisé en Big Data ou systèmes d’information
- Licence professionnelle ou BUT informatique avec spécialisation data ou décisionnel
- Mastère spécialisé en ingénierie des données ou business intelligence
Formations alternatives (bootcamps, e-learning, certifications)
- OpenClassrooms - Parcours Data Engineer
- O’Clock - Formation Data Engineer
- Udemy - Data Engineering avec Airflow et Python
- DataScientest - Formation Data Engineer
Certifications comme Google Professional Data Engineer ou AWS Data Analytics confirment l’expertise et sont très bien vues par les recruteurs.
Quelles sont les évolutions professionnelles et perspectives de carrière ?
Après plusieurs années, un Data Engineer peut évoluer vers des postes plus stratégiques ou d’encadrement. Ces postes impliquent la gestion de projets, la supervision des pipelines ou la définition d’architectures data complexes.
- Lead Data Engineer
- Architecte Data (voir la fiche métier)
- Chef de projet Big Data
- Data Manager
- Responsable de plateforme data
- Consultant en gouvernance des données
Certains se spécialisent vers le streaming (Kafka), l’IA industrielle, ou optent pour un poste plus métier via la business intelligence (voir la fiche d'Analyste BI).
Quel est le salaire d’un Data Engineer ?
La rémunération varie selon l’expérience, la zone géographique, la stack technique et la taille de l’entreprise. Voici les fourchettes observées :
| Niveau d’expérience | Paris | Grandes villes | Régions | Freelance TJM |
|---|---|---|---|---|
| Débutant (0-2 ans) | 38 - 42 k€ | 32 - 36k € | 28 - 33k € | 250 - 350 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 45 - 58k € | 40 - 52k € | 36 - 45k € | 350 - 500 € / jour |
| Senior (> 6ans) | 60 - 85k € | 55 - 70k € | 45 - 60k € | 500 - 700 € / jour |
Les salaires grimpent vite chez les profils techniques. Les plus recherchés bénéficient de packages attractifs et de primes sur objectifs.
Quels sont les principaux secteurs d’activités et employeurs d’un Data Engineer ?
Le Data Engineer intervient dans une grande variété de secteurs. Tous ceux qui exploitent des données massives et ont des enjeux d’analyse ou de prévision y trouvent un intérêt.
- Technologies & SaaS : start-ups, éditeurs de logiciels, scale-ups
- Banques, assurances, fintechs
- Industries : aéronautique, automobile, énergie, supply-chain
- Santé, hôpitaux, laboratoires médicaux
- Télécommunications et médias
- E-commerce et retail
- Cabinets de conseil IT, ESN spécialisées data
Les grandes entreprises avec un système d'information mature recherchent également des profils expérimentés pour renforcer leurs équipes transverses de données.
