Thomas Motti
Agriculture, finance, régies publicitaires, e-commerce, santé… Collecter et exploiter un volume important de données est aujourd’hui un enjeu majeur dans n’importe quel domaine d’activité. Pour cela, les entreprises font appel à des profils capables de traites, analyser et valoriser cette data.
Le Data Engineer, littéralement « ingénieur de données » est un des métiers data en plein essor. Il est d’ailleurs le plus prisé bien avant celui de Data Scientist. Quels sont son rôle et ses compétences ? Comment devient-on Data Engineer et quel salaire peut-on alors prétendre ?
Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?
Le Data Engineer, ou ingénieur Big Data est le premier maillon de la chaîne du processus de traitement des données. Son travail vient avant celui des Data Scientist et Data analyst.
Il prépare la structure et les outils permettant leur collecte, leur analyse et assure leur mise à disposition au sein de l’entreprise. Il est l’architecte de son système Big Data. Ses solutions sont à même de traiter de gros volumes de données, mais aussi d’en garantir la sécurité.
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Quel est le rôle d’un Data Engineer ?
Le rôle du Data Engineer au sein d’une entreprise est devenu essentiel. Pourquoi ?
- il conçoit toute l’architecture technique du système Big Data.
Le Data Engineer est un ingénieur. Il conçoit des pipelines de données en vue d’automatiser les différentes étapes de l’exploitation des datas depuis leur collecte, jusqu’à leur stockage en passant par leur traitement.
- il met à disposition les datas aux autres équipes.
L’ingénieur de données nettoie les datas et les transforme afin qu’elles soient prêtes à l’emploi pour les Data Scientists qui les analyse. Il industrialise et automatise cette tâche.
- il uniformise des données et leur fiabilité pour la prise de décision.
La collecte des données se fait de manière silotée dans une entreprise. RH, finances, produit, etc. Chaque métier collecte et gère ses données indépendamment des autres empêchant le management d’avoir une vision globale de son activité. Le Data Engineer va réunir ces bases de données différentes ou datas silotées, éliminer les doublons, éviter des lacunes qui dérouteraient les algorithmes de Machine learning. Il uniformise les datas, assure leur qualité, leur fiabilité, et les consolide dans un Data Lab ou grâce à un référentiel unique, le data warehouse ou data lake.
- il s’occupe du reporting des principaux KPI.
L’ingénieur Data, expert en informatique décisionnelle, produit ensuite des rapports et des indicateurs qui soutiennent la prise de décision. Pour ce faire, il interroge toutes les données qu’il a nettoyées grâce à des méthodes, des techniques et des solutions informatiques pointues.
- il trouve des solutions à des problématiques complexes
Avant la généralisation du Big Data, l’exploitation des données était relativement simple. Elles étaient centralisées et traitées dans le serveur d’une architecture client/serveur. Désormais, le volume des datas rend cette centralisation impossible. Il est nécessaire de distribuer leur stockage et de paralléliser leur traitement sur un cluster dit Hadoop. Le Data Engineer est capable de trouver une solution sur mesure pour chaque situation spécifique.
- il élabore des modèles statistiques
Le Data Engineer développe l’industrialisation de modèles statistiques ou de machine learning et veille à leur validité.
- il contribue à la mise en place d’une politique de gestion des données.
La sécurité des données est essentielle. De concert avec le Chief Data Officer et le Data Management Office, le Data Engineer met en place une politique de données respectueuses des réglementations en vigueur, notamment du RGPD et de la loi Libertés et Informatique.
Tout comprendre sur les métiers Data
Data Engineer vs Data Scientist : comment les distinguer ?
Le travail du Data Engineer se situe en amont de celui du Data Scientist. Il prépare les systèmes et les réseaux (ou pipeline de données) sur lequel ce dernier va se pencher. Il lui balise donc le terrain et lui permet de travailler dans les meilleures conditions possibles. Le Data Scientist, lui, donne du sens aux données. Il les exploite pour en tirer des tendances, des prévisions, etc.
Tous deux travaillent en étroite collaboration, mais leurs missions sont différentes. Il n’en demeure pas moins que, parfois, la frontière est encore floue entre les deux postes d’autant que nombre de Data Scientist ou Engineers portent en réalité les deux casquettes.
Quelles sont les compétences clés d’un Data Engineer ?
Le Data Engineer présente un profil avec une large panoplie de compétences aussi bien techniques que personnelles. Selon l’entreprise dans laquelle il travaille, les problématiques de celle-ci et sa manière de manager la donnée, il peut avoir des aptitudes différentes.
Des connaissances techniques :
- Un Data Engineer est un expert des langages liés aux bases de données..
Le Data Engineer travaille sur l’infrastructure de gestion des données de son entreprise. De ce fait, il doit maîtriser des outils tels que la méthode BDD, mais également avoir une bonne connaissance en Système de Gestion de Base de Données relationnelles, souvent abrégé en SGBDR, qui regroupe des langages tels que SQL, NoSQL, DB2, etc.
- Il maîtrise des outils de stockage de données et des ETL.
Un Data Enginner maîtrise Apache Hadoop pour les outils de stockage et Telend ou Nifi par exemple pour les processus ETL (extraction, transformation puis chargement des données).
- l connaît les langages de programmation principaux :
Java, C/C++, Python, etc. La maîtrise des langages de programmation généraliste est indispensable pour travailler sur un poste de Data Engineer. C’est également le cas, bien souvent, de langages plus spécialisés comme Perl ou Scala.
- Le cloud ne lui fait pas peur
Le Data Engineer qui travaille dans une entreprise utilisant Microsoft Azure, AWS ou Google Cloud doit être à l’aise avec les environnements cloud.
- Il possède des notions en machine learning, deep learning et IA.
Le Data Engineer collabore avec le Data Scientist. Pour cela, il doit être en mesure comprendre le fonctionnement du machine learning, du deep learning, ou d’une intelligence artificielle.
- Il est à jour des réglementations relatives à la gestion des données personnelles et des dernières pratiques en matière de cybersécurité.
Les soft skills :
L’ingénieur Big Data travaille en équipe, pour cela il doit être bon communicant. Il est organisé, rigoureux, réactif et fait preuve de curiosité. Il a un esprit analytique et de synthèse. Face à l’émergence constante de technologies inédites dans la Data Science, il doit savoir se mettre à jour et s’emparer des dernières technologies rapidement.
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Quelle est la formation d’un Data Engineer ?
Le Data Engineer peut avoir fait un Master spécialisé sur le Big Data, mais il peut aussi avoir un profil d’ingénieur informatique orienté vers le data engineering. Des certifications existent permettant de valider les compétences sur le sujet.
Un apprentissage autodidacte est également possible, depuis plus récemment, via l’apparition de MOOC et formations en ligne.
Dans les faits, la plupart des Data Engineer sont diplômés d’une école d’ingénieur ou d’un Master en informatique. Ce sont en tout cas les profils les plus recherchés par les entreprises et cabinets de recrutement.
Quel est le salaire d’un Data Engineer ?
La rémunération du Data Engineer dépend de son profil, de son expérience, des technologies qu’il maîtrise et de l’entreprise dans laquelle il travaille.
On peut compter autour de 40 à 43 k€ bruts par an pour un junior et plus de 70 k€ pour un Data Engineer sénior.
Selon une étude Indeed, le salaire moyen d’un Data Engineer est de 46 646 €/an. En Île-de-France, il sera en moyenne payé 10 % au-dessus de la moyenne nationale.
