Data Engineer

Quels débouchés pour un Data Engineer ?

Le métier de Data Engineer est fondamental dans la gestion et l’exploitation des données au sein des entreprises. Avec l’augmentation de la quantité et de la complexité des données, la demande pour des Data Engineer compétents est en forte expansion.

Les compétences en ingénierie des données sont également utiles pour des rôles en gestion de projets data ou en stratégie de données.

Mais au fait, c’est quoi un Data Engineer ?

Un Data Engineer est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des pipelines de données. Ils permettent de collecter, de stocker et de traiter les données de manière efficace. Contrairement aux Data Scientists, qui se concentrent sur l’analyse et l’interprétation des données. Les Data Engineer se concentrent sur la création des systèmes nécessaires pour que ces données soient disponibles et accessibles.

Les missions principales d’un Data Engineer sont les suivantes :

• Conception des architectures de données : Développer et mettre en place des architectures de données robustes, évolutives et sécurisées.
• Construction des pipelines de données : Concevoir et maintenir des pipelines ETL (Extract, Transform, Load) pour intégrer et transformer les données provenant de différentes sources.
• Gestion des bases de données : Administrer et optimiser les bases de données, qu’elles soient relationnelles (SQL) ou non relationnelles (NoSQL).
• Assurance de la qualité des données : Mettre en place des processus pour garantir l’intégrité. La précision et la qualité des données.
• Collaboration avec les équipes de données : Travailler avec des Data Scientists, Analysts et Architectes de données pour comprendre les besoins. Et fournir les données nécessaires aux analyses.
• Optimisation des performances : Améliorer les performances des systèmes de données et résoudre les problèmes liés aux performances et à l’évolutivité.

Le Data Engineer joue un rôle essentiel dans la création d’une infrastructure de données qui soutient les besoins analytiques et opérationnels de l’entreprise.

Environnement de travail

Les Data Engineers travaillent généralement dans des bureaux d’entreprises, au sein d’équipes pluridisciplinaires comprenant des Data Scientists, des Analystes, Architectes de données et développeurs. Ils peuvent également travailler à distance ou en télétravail, en fonction des politiques de l’entreprise.

Les outils utilisés incluent des systèmes de gestion de bases de données comme MySQL, PostgreSQL, MongoDB, ainsi que des outils de traitement de données tels qu’Apache Spark, Apache Hadoop, Kafka. Et des plateformes de cloud comme AWS, Google Cloud Platform, ou Microsoft Azure. Les Data Engineers utilisent aussi des outils de collaboration comme Git et des outils de gestion de workflow comme Apache Airflow.

Qualités requises

Pour réussir en tant que Data Engineer, plusieurs compétences et qualités personnelles sont nécessaires :

• Compétences techniques avancées : Maîtrise des langages de programmation comme Python, Java, ou SQL. Et des technologies de traitement de données et de bases de données.
• Connaissance des architectures de données : Compréhension des architectures de données. Des pipelines ETL et des systèmes de gestion des bases de données.
• Analyse et résolution de problèmes : Capacité à identifier et à résoudre les problèmes liés aux performances et à l’intégrité des données.
• Organisation et rigueur : Capacité à gérer des projets complexes, à respecter les délais, et à garantir la qualité des données.
• Collaboration et communication : Aptitude à travailler en équipe et à communiquer efficacement avec les différents acteurs impliqués dans la gestion des données.
• Curiosité et apprentissage continu : Volonté d’apprendre de nouvelles technologies et d’adapter les compétences en fonction des évolutions du domaine de la donnée.

Secteurs d’activité

Le Data Engineer peut travailler dans divers secteurs, chacun ayant des besoins spécifiques en matière de gestion des données :

• Télécommunications : Intégration et traitement des données pour la gestion des réseaux, l’analyse des performances et la satisfaction des clients.
• Technologies de l’information : Construction de pipelines de données pour des applications web. Des plateformes cloud et des systèmes de traitement de données.
• Finance : Gestion des données pour les systèmes de trading, la détection des fraudes et l’analyse des risques financiers.
• Santé : Traitement et intégration des données médicales, des dossiers patients et des informations de recherche clinique.
• E-commerce : Gestion des données pour l’analyse des comportements d’achat, la personnalisation des recommandations et l’optimisation des opérations.

Évolutions du poste

Après plusieurs années d’expérience, un Data Engineer peut évoluer vers divers rôles avec plus de responsabilités, tels que :

• Responsable des opérations data : Gestion des opérations liées aux données. Incluant la mise en œuvre de processus et de politiques pour garantir l’efficacité et la qualité des opérations.
• Architecte de données : Conception et gestion de l’architecture de données à l’échelle de l’entreprise. Incluant la définition des standards et des meilleures pratiques.
• Data Scientist : Utilisation des compétences en ingénierie des données pour effectuer des analyses avancées et développer des modèles prédictifs.
• Responsable de l’infrastructure des données : Supervision de l’ensemble des infrastructures de données de l’entreprise, y compris la gestion des équipes et des projets.

Quelles formations ou écoles pour devenir Data Engineer ?

Pour devenir Data Engineer, plusieurs parcours académiques et professionnels sont recommandés :

• Diplômes en informatique ou en ingénierie : Licence ou Master en informatique, ingénierie des données ou sciences des données.
• Formations spécialisées en ingénierie des données : Cours et formations sur les architectures de données. Les technologies de traitement de données et les bases de données.
• Certifications professionnelles : Les certifications en ingénierie des données et en technologies spécifiques, telles que AWS Certified Big Data – Specialty, Google Cloud Professional Data Engineer, ou Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate, peuvent valoriser les compétences et renforcer la crédibilité professionnelle.
• Expérience pratique : L’expérience dans des rôles de traitement des données, de gestion des bases de données ou de développement de pipelines de données est précieuse pour développer des compétences pratiques et démontrer des réalisations tangibles.

Ces parcours permettent de maîtriser les compétences nécessaires pour réussir dans le métier de Data Engineer.