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Les missions du Data Engineer


Le Data Engineer est le professionnel qui définit, développe et met en place les outils ainsi que les infrastructures utiles à l’analyse des données d’une entreprise. Ainsi, ce consultant data prépare les données qui seront utilisées par les équipes de Data Science.

L'objectif du data engineer est de créer une solution qui permet de traiter des volumes de données importants, tout en garantissant leur sécurité. Dans la chaîne du traitement de données, le Data Engineer représente le premier maillon.

Le Data Engineer doit à la fois uniformiser les données et faciliter la prise de décision. Aussi, au cours de ses missions quotidiennes, il :

  • conçoit l’architecture technique utile à la valorisation des données, qui peut être globale ou locale ;
  • fournit l’expertise technologique nécessaire au développement des solutions data appropriées aux diverses fonctionnalités selon les métiers de l’entreprise (sécurisation de l’infrastructure, développement des solutions Big Data, modélisation des bases de données, etc.) ;
  • réalise les croisements de données, les travaux de validation ainsi que corrections pour faciliter le travail des Data Scientists ;
  • effectue des analyses décisionnelles sur les données qu’il traite dans certains cas ;
  • gère une équipe de professionnels de la Data sur les différentes étapes du traitement de la donnée ;
  • met à jour les technologies et langages utilisés. 
     

Les compétences d’un Data Engineer


Pour mener à bien ses missions, le Data Engineer doit être doté de compétences essentielles, principalement orientées vers l’architecture des données. Il doit également avoir :

  • une connaissance pointue du SQL et des autres langages de bases de données (Cassandra, Bigtable, etc.) ;
  • une maîtrise des outils de stockage des données (Hadoop) et des ETL (Nifi, Talend, etc.) ;
  • une bonne compréhension de Hbase ou Hive, incontournables pour des postes de Data Engineer middle et senior ;
  • une maîtrise d’un ou plusieurs langages de programmation (Python, Java, Scala, Perl, etc.) ;
  • des connaissances en Machine Leaning, Deep Learning, Intelligence Artificielle ;
  • une maîtrise des systèmes d’exploitation comme Solaris, Linux ou encore UNIX ;
  • un bon niveau en anglais.


En parallèle de ces hard skills, le Data Engineer doit être capable de se familiariser rapidement avec les nouvelles technologies. Il doit également faire preuve de rigueur et de curiosité.

En outre, il doit être capable de communiquer et avoir un certain esprit d’équipe, car son travail lui impose de s’affairer quotidiennement avec les Data Scientists. Le Data Engineer doit être force de proposition et avoir un bon esprit d’analyse et de synthèse.

La rémunération d’un Data Engineer


En moyenne, un Data Engineer junior en CDI peut espérer une rémunération brute annuelle comprise entre 40 000 et 43 000 euros. Cette rémunération évolue selon ses compétences, la taille de l’entreprise pour laquelle il travaille ainsi que son expérience.

Aussi, un Data Engineer confirmé en CDI obtient une rémunération brute annuelle généralement comprise entre 55 000 et 60 000 euros. Enfin, le Data Engineer Senior a un salaire brut annuel d’au moins 70 000 euros.

Les Data Engineer en freelance, quant à eux, affichent un Tarif Journalier Moyen (TJM) de 571 euros brut en moyenne. Toutefois, ce chiffre peut être doublé en fonction de l’ampleur du projet sur lequel ils œuvrent. 

Data Engineer VS Data Scientist


Les fonctions du Data Engineer et du Data Scientist sont parfois confondues. Pourtant, il ne s’agit véritablement pas du même poste, les missions étant différentes. En l’occurrence, le travail du Data Engineer intervient bien avant celui du Data Scientist.

Le Data Engineer, en effet, se concentre principalement sur la mise en place du pipeline de données. Il œuvre de sorte que le Data Scientist, puis les autres ingénieurs de la chaîne du traitement de données, puissent avancer correctement avec des outils en bon état de marche.

De manière générale, le Data Engineer est davantage concerné par l’infrastructure et l’architecture permettant de générer les données et de les structurer afin qu’elles soient exploitables.

Le Data Scientist, quant à lui, utilise cette data en y appliquant des algorithmes pour détecter les grandes tendances et faciliter la prise de décision. Ce sont en réalité des postes complémentaires.

Entreprises qui emploient des Data Engineers


Différentes entreprises privées ou publiques recrutent des Data Engineers pour l’exploitation de leurs données. En l’occurrence, il s’agit des collectivités territoriales, des opérateurs de télécommunications, des enseignes de grande distribution, des cabinets de recrutement ou encore des entreprises spécialisées dans la distribution d’eau ou d’énergie, par exemple. 

Pourquoi les Data Engineers sont-ils si recherchés ?


Les Data Engineers font partie des profils qui sont le plus recherchés en entreprise. Et pour cause ! Bon nombre d’entre elles ont compris que seul un Data Scientist au sein de la structure pouvait être insuffisant à la bonne analyse et à la bonne exploitation des données, notamment lorsque les volumes de data sont conséquents.

Avoir des données fiables, sécurisées, de haute qualité et disponibles est un élément essentiel pour que le Data Scientist puisse à son tour travailler efficacement. Si cela n’est pas le cas, les différentes tâches de modélisation ne peuvent pas être réalisées correctement.

L’intervention du Data Engineer en amont est donc indispensable pour la bonne réussite du projet Big Data. Cela explique en grande partie la hausse des offres d’emplois dans ce milieu. 

Critères pour trouver un Data Engineer


Si vous êtes à la recherche du Data Engineer le plus compétent pour vous accompagner, il est nécessaire d’accorder du temps et de l’attention à votre processus de recrutement. Dans l’absolu, optez pour un candidat qui sera capable d’analyser en profondeur les données de votre entreprise.

Pour cela, il doit avoir des prérequis indispensables en mathématiques, notamment en algèbre, en probabilités et en statistiques. Mais ce n’est pas tout ! L’idéal serait qu’il ait une certaine ouverture d’esprit, mais aussi de la passion pour tout ce qui concerne le Big Data, de près ou de loin.

Enfin, il doit être doté de compétences solides en matière de technologies de la data. La maîtrise de certains outils est donc indispensable pour la bonne exécution des tâches quotidiennes, notamment ceux liés aux requêtes, comme Cassandra ou Big Table. 

Le Data Engineer freelance, solution à vos problèmes
 

Trouver un Data Engineer peut être un processus long et fastidieux. Rédiger l’offre d’emploi puis étudier les candidatures une à une représente un travail conséquent. Une fois les profils sélectionnés, il faut ensuite faire passer les entretiens, délibérer et faire son choix final en espérant ne pas se tromper.

Les plateformes qui recensent les freelances telles que LeHibou offrent une bonne alternative au recrutement traditionnel, long et coûteux. En effet, nous sélectionnons tous les candidats en amont. Leur profil, tout comme leurs expertises, sont vérifiés.

De votre côté, vous n’avez qu’à sélectionner en ligne le professionnel qui correspond le plus aux besoins de votre entreprise. Les prestations sont ensuite encadrées, mais aussi protégées.

Il ne vous faut que quelques minutes pour trouver l’expert prêt à vous accompagner dans la bonne réalisation de votre projet. Vous aurez économisé du temps, mais aussi de l’argent.

Pour en savoir plus:
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