Fiche métier

Data engineer: rôle, missions et salaire

Le sens de ce métier

  • Utilité sociale

  • Intérêt des missions

  • Rectitude morale

  • Equilibre vie pro/perso

  • Relations de travail

  • Reconnaissance

Résumé du métier en 4 points

  • Utilité : Tu aides les entreprises à prendre des décisions éclairées grâce à l'analyse de données, participant ainsi à leur croissance et à leur efficacité.
  • Type de structure : Tu peux travailler dans des startups, des grandes entreprises, des ESN ou en freelance.
  • Études : Bac +5 en informatique, en statistiques ou en mathématiques appliquées sont souvent requis.
  • Salaire : La majorité des offres proposent un salaire entre 2319€ et 4167€.

Rôle, missions et salaire du Data engineer

Le data engineer est le maître d’œuvre des données ! C’est lui·elle qui construit et entretient les infrastructures permettant de collecter, stocker et traiter les données massives. Son rôle est essentiel pour que les data scientists et les équipes métiers puissent exploiter ces données de manière efficace et sécurisée. En véritable architecte, tu assures la fluidité du flux de données, de leur source jusqu’à leur utilisation finale, en mettant en place des solutions techniques robustes et performantes.

Missions principales

  • Collecter et analyser des volumes importants de données, tout en garantissant la sécurité de celles-ci.
  • Développer des solutions de traitement et d’industrialisation de ces données en mobilisant son expertise technique (technologies du Big Data, langages…) en lien avec les équipes qui les analysent et les équipes métier.
  • Déployer et maintenir la solution sur son cycle de vie.
  • Concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données robustes et évolutifs.
  • Optimiser les performances des systèmes de stockage et de traitement des données.

Quel salaire pour les Data Engineers ?

En moyenne, 80% des offres proposent un salaire compris entre 2 319 € et 4 167 € brut par mois. En tant que Data Engineer, ton salaire évoluera avec ton expertise et la complexité des projets que tu mèneras. N’hésite pas à te former continuellement pour rester à la pointe et valoriser tes compétences !

(Source : France Travail, T2 2024)

C’est fait pour moi si…

Tu rêves de donner du sens aux données et que tu es prêt·e à relever des défis techniques, ce job est peut-être fait pour toi. Voici quelques qualités qui te permettront de t’épanouir dans ce rôle :

  • Logique : Tu as une capacité d’analyse et de résolution de problèmes hors pair.
  • Curieux·se : Tu as soif d’apprendre et tu te tiens informé·e des dernières technologies.
  • Persévérant·e : Tu ne te décourages pas face aux obstacles et tu aimes aller au bout des choses.
  • Collaboratif·ve : Tu apprécies le travail en équipe et tu sais communiquer efficacement.

Comment devenir Data engineer

Envie de devenir Data Engineer ? Plusieurs chemins s’offrent à toi ! Les diplômes d’ingénieur en informatique, les masters spécialisés en data science ou encore les certifications professionnelles sont d’excellentes portes d’entrée. De plus en plus de formations courtes et intensives, type bootcamps, émergent pour répondre à la demande du marché. L’important, c’est de te forger une solide base technique et de ne jamais cesser d’apprendre, car le domaine de la data est en constante évolution.

Les compétences requises pour devenir Data Engineer

Compétences techniques Compétences comportementales
Maîtrise des langages de programmation (Python, Java, Scala) Esprit d’analyse et de synthèse
Connaissance des bases de données SQL et NoSQL Rigueur et organisation
Expérience avec les outils de traitement de données (Spark, Hadoop) Capacité à travailler en équipe
Compréhension des architectures cloud (AWS, Azure, GCP) Communication claire et efficace
Notions de data modeling et d’ETL Curiosité et veille technologique

Le métier de Data engineer dans la transition écologique et solidaire

Quel est le rôle du·de la Data Engineer dans la transition écologique et solidaire ?

Le coeur de ce métier est d’avoir un impact positif sur le plan écologique.

En tant que Data Engineer, tu construis l’infrastructure qui permet de collecter, stocker et analyser les données. Imagine mettre tes compétences au service d’une organisation qui lutte contre le changement climatique ! Tu pourrais concevoir des systèmes pour suivre la consommation d’énergie, optimiser la gestion des déchets ou encore prédire les impacts environnementaux des activités humaines. Ton travail deviendrait un outil puissant pour un avenir plus durable.

Comment le métier se transforme avec la transition écologique

Le métier de Data Engineer est au cœur de la transition écologique. La demande explose pour les professionnel·les capables de gérer et d’analyser les données environnementales. On a besoin de toi pour aider les entreprises et les organisations à prendre des décisions éclairées, basées sur des données fiables et pertinentes, afin de réduire leur impact sur la planète.

Les emplois de Data engineer

En savoir plus sur le métier de Data engineer

Avantages et inconvénients du métier de Data engineer

Avantages Inconvénients
Forte demande, les entreprises ont soif de data engineers. Nécessite une veille technologique constante, ça bouge tout le temps.
Métier stimulant intellectuellement, tu résous des problèmes complexes. Peut être répétitif par moments (mise en place de pipelines).
Impact direct sur la prise de décision et la stratégie de l’entreprise. Travail souvent invisible, l’impact n’est pas toujours immédiatement perceptible.
Salaire attractif, ton expertise est reconnue et valorisée. Forte responsabilité, les données sont cruciales.

5 idées reçues sur le métier de Data Engineer :

  1. C’est un métier uniquement technique.
    Faux : Tu dois comprendre les besoins business pour concevoir des solutions pertinentes.
  2. Il faut être un génie des maths.
    Faux : Une bonne logique et de la rigueur suffisent, pas besoin d’être plus expert·e que Greta en calcul.
  3. Le Data Engineer est un développeur back-end comme les autres.
    Faux : Ton focus est sur la donnée, son stockage, sa transformation et sa mise à disposition.
  4. C’est un métier solitaire.
    Faux : Tu travailles en équipe avec des data scientists, des analystes et d’autres développeur·euses.
  5. C’est un métier sans impact.
    Faux : Tu permets aux entreprises de prendre des décisions éclairées grâce à des données fiables, rejoins-nous !