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Trouvez un Data Engineer

Qu’est-ce qu’un data engineer ?

Un data engineer est un développeur informatique chargé de concevoir des data warehouses (entrepôts de données) pour faciliter le traitement de volumes de données importants, tout en garantissant leur sécurité. Il élabore des réseaux, intègre les données et réalise un processus de nettoyage. Il veille également à la qualité des données.

Son travail permet à l’équipe de data scientist et data analyst d’analyser les données collectées dans les meilleures conditions.

L’ingénieur data travaille essentiellement sur des horaires de bureau en journée. Cependant, selon l’activité et le volume de données de l’entreprise, il peut avoir une charge de travail importante, nécessitant des heures supplémentaires.

Comment devenir data engineer ?

Pour devenir data engineer, il est généralement demandé d’avoir un niveau master spécialisé dans le big data ou le data engineering.

Il est également possible de développer les compétences de data engineer en passant des certifications.

Notons que la majorité des entreprises valorisent cependant l’expérience professionnelle.

Quelle formation choisir pour devenir data engineer ?

Suite à l’obtention du baccalauréat, il est conseillé de suivre une formation supérieure en école d’ingénieur ou en école d’informatique. Il est également possible de faire un master en informatique spécialisé dans le big data.

Une première expérience acquise en stage ou en alternance est fortement requise pour devenir data engineer.

Il faut savoir que le métier de data engineer est assez récent, il n’y a donc pas de formation spécialement dédiée au data engineering. Cependant, certains diplômes permettent d’y accéder  comme les masters spécialisés en big data.

Data engineer : les certifications utiles

Plusieurs certifications existent pour valider les compétences acquises sur le data engineering telles que :

• Cloudera Certified Professional Data Engineer,
• MapR Certified Hadoop Developer,
• EMC DELL Certified Data Scientist Associate.

Il est également possible de se tourner vers les MOOC (Massive Online Open Course). Il s’agit de formations en ligne ouvertes à tous offrant entre autres des cours de spécialisation en big data sur la plateforme MOOC Coursera.

Les principales missions du data engineer

Au cours de ses missions quotidiennes, le data engineer est amené à :

• Concevoir l’architecture technique utile à la valorisation des données. Celle-ci peut être globale ou locale ,
• Fournir 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.) ,
• Réaliser les croisements de données, les travaux de validation ainsi que les corrections pour faciliter le travail des data scientists ,
• Effectuer des analyses décisionnelles sur les données qu’il traite dans certains cas ,
• Gérer une équipe de professionnels de la data sur les différentes étapes du traitement de la donnée ,
• Mener une veille technologique,
• Mettre à jour les technologies et les langages utilisés.

Les compétences d’un data engineer

Le rôle de data engineer nécessite des compétences techniques, mais également des soft skills essentiels pour pouvoir faire ce métier.

Les compétences techniques d’un data engineer

Le data engineer doit 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 de langages de programmation (Python, Java, Scala, Perl, etc.),
• Des connaissances en data mining, machine learning, deep learning et intelligence artificielle,
• Une maîtrise des systèmes d’exploitation comme Solaris, Linux ou encore UNIX,
• Des connaissances en architecture décisionnelle,
• Un bon niveau en anglais.

Les soft skills nécessaires pour être ingénieur de données

Le rôle de l’ingénieur des données réclame également des qualités professionnelles nécessaires pour réussir dans ce métier telles que :

• L’esprit d’équipe,
• L’esprit analytique et de synthèse,
• Le sens du délai et des résultats,
• Le sens de l’organisation,
• La rigueur,
• La curiosité,
• La capacité d’adaptation,
• Le goût pour l’innovation,
• La réactivité,
• Un excellent relationnel,
• Le sens de l’écoute.

Quelles sont les évolutions de carrière possibles du data engineer ?

Le data engineer peut évoluer lors de sa carrière sur plusieurs postes tels que :

• Architecte big data,
• Tech lead,
• Data scientist,
• Chief data officer.

Un Data Engineer peut également devenir expert dans une technologie précise.

Notons que de plus en plus de data engineers font le choix de l’indépendance en travaillant en freelance pour pouvoir choisir uniquement des projets innovants et épanouissants qui les intéressent.

Le salaire d’un data engineer junior et senior

La rémunération d’un data engineer dépend de plusieurs facteurs, notamment son statut (salarié ou freelance), sa zone géographique, ses compétences, la taille de l’entreprise pour laquelle il travaille et son expérience.

Le salaire des data engineers en région parisienne est par exemple plus élevé que celui des data engineers qui travaillent sur le reste du territoire.

La rémunération d’un data engineer en CDI

En moyenne, un data engineer junior en CDI peut espérer un salaire brut annuel compris entre 40 000 et 43 000 euros.

Un ingénieur data confirmé en CDI obtient une rémunération brute annuelle généralement comprise entre 55 000 et 60 000 euros.

Le data engineer senior a un salaire brut annuel d’au moins 70 000 euros.

Le tarif journalier moyen (TJM) d’un data engineer freelance

Les ingénieurs data en freelance affichent un TJM de 571 euros brut en moyenne. Toutefois, ce chiffre peut être doublé en fonction de l’ampleur du projet sur lequel ils œuvrent.

Il est important de noter que le salaire des data engineers évolue très rapidement, année après année. Les offres d’emploi pour des postes de data engineer augmentent de plus en plus en raison de la demande croissante dans le domaine du big data.

Data engineer et data scientist : quelle différence ?

Complémentaires, le data engineer et le data scientist se différencient dans leur mode d’intervention.

Concrètement, le travail du data engineer intervient avant celui du data scientist.

En effet, le data engineer collecte, stocke et nettoie la data, avant de la passer au data scientist. Celui-ci doit alors :

• Analyser en profondeur ces données épurées,
• Construire des modèles prédictifs,
• Communiquer les résultats auprès des parties prenantes de l’entreprise pour la prise de décision ou à des fins opérationnels.

Pourquoi une entreprise a-t-elle besoin d’un data engineer ?

Le data engineer est indispensable à une entreprise utilisant la donnée dans son processus décisionnel et ce, quelle que soit sa taille et son secteur d’activité.

Il faut savoir que les entreprises souffrent des problèmes engendrés par les silos de données. Pour pouvoir prendre des décisions efficaces, il faut uniformiser les données de l’entreprise et les consolider dans un endroit précis (le Data Lab) ou à l’aide d’un référentiel unique (le data warehouse/data lake).

Le Data Engineer garantit l’uniformisation (ou le désilotage) des données, et développe des applications qui les exploiteront.

Les différents 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 et la data science, 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 : la 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 également 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 et de l’argent.

Le data ingénieur est un professionnel indispensable à toute entreprise qui souhaite être compétitive dans l’économie numérique actuelle !