Zoom sur le métier de Data Engineer

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Le métier de Data Engineer a le vent en poupe. Chargé de valoriser les données de son organisation, c’est le maillon essentiel de l’exploitation du Big Data. Si vous appréciez le côté technique de l’informatique tout autant que l’aspect plus créatif de l’architecture, ce poste vous permettra de concilier les deux !  

 

Dans cet article, zoom sur les missions du Data Engineer et les perspectives d’évolution dans ce domaine. Nous vous partagerons également quelques conseils pour en faire votre métier et vous préparer à son avenir !

Qu’est-ce que l’ingénierie des données ?  

Pour comprendre ce qu’est l’ingénierie des données, on peut commencer par se concentrer sur la partie « ingénierie ». 

Par définition, les ingénieurs conçoivent et construisent. Pour les Data Engineers, c’est la même chose, mais dans l’univers de la donnée. Leur rôle est de concevoir, construire piloter et maintenir les pipelines permettant de collecter, transformer et stocker les données sous un format suffisamment “propre” pour être mises à disposition des Data Scientists et Data Analysts, afin qu’ils les utilisent pour créer des KPIs, dashboards ou même développer des modèles prédictifs.  

Ces pipelines permettent de collecter des données provenant de sources disparates. Puis, de les stocker dans un espace unique où elles seront représentées de manière uniforme comme une source unique de connaissances à destination de l’entreprise.  

Cela semble assez simple, mais de bonnes connaissances en ce qui concerne les données entrent en compte. C’est ce qui explique d’ailleurs pourquoi les Data Engineers sont encore relativement rares, et pourquoi il y a tant de confusion autour de leur rôle et leurs missions.  

 

Intéressons-nous justement plus concrètement au métier de Data Engineer et à ses responsabilités… 

 

Quel est le rôle d’un Data Engineer  ? 

Le métier de Data Engineer exige d’être un véritable couteau suisse dans l’écosystème des données. Ce dernier endosse différents rôles et responsabilités, en fonction des besoins spécifiques de son organisation.   

De manière globale, ses principales missions consistent à extraire, transformer, agréger, valider puis stocker la donnée. Cela implique notamment de :   

  • Préconiser l’architecture data la plus adaptée pour garantir le respect de l’ensemble des critères d’usage de la donnée d’un point de vue performance, coût et temps d’implémentation. 

 

  • Mettre en place l’infrastructure technique capable de supporter les processus d’extraction, transformation et stockage de la donnée (ETL) .  

 

  • Garantir que les règles et réglementations en matière de gouvernance et de protection des utilisateurs soient respectés;

 

Pour donner un exemple, une entreprise peut utiliser Amazon Web Services (AWS) comme fournisseur de cloud. En parallèle, elle aura besoin de stocker et d’interroger des données provenant de différentes sources. La meilleure option pour elle variera selon que ses données soient structurées ou non (ou même semi-structurées), normalisées ou non, etc. Le Data Engineer devra également s’interroger sur le format idéal pour stocker ces données (en ligne ou en colonne, par exemple).   

Toutes ces décisions ont un impact sur la façon dont le Data Engineer va ingérer, traiter et stocker des données. 

Quelle valeur ajoutée le Data Engineer apporte-t-il à l’entreprise ? 

Pour comprendre la demande actuelle en ce qui concerne les Data Engineers, et les perspectives d’avenir de ce métier, il est intéressant de se pencher sur la valeur ajoutée qu’ils offrent à leur organisation.  

Imaginons qu’une entreprise souhaite augmenter ses profits en économisant sur l’achat de matériaux en vrac et en optimisant leur distribution. Elle devra alors être en mesure de déterminer quelle est la meilleure stratégie de facturation. Pour cela, elle aura besoin d’agréger des données provenant de différentes sources (son propre système ERP, sa chaîne d’approvisionnement, ses fournisseurs tiers, etc.) 

Le Data Engineer entre à ce moment en scène, pour l’aider à collecter plus efficacement toutes ces données. Il pourra ensuite déterminer la manière optimale de les transformer dans un format qui soit plus lisible. Puis, de les stocker dans un emplacement dédié, hautement sécurisé.  

Le métier de Data Engineer implique également des missions de maintenance. Il doit notamment s’assurer que les pipelines de données fonctionnent en continu et mettent à jour les données collectées.   

Pour résumer, la valeur ajoutée d’un ingénieur de données consiste à automatiser et optimiser des systèmes complexes. Et surtout, à transformer la data en un actif commercial facilement accessible et hautement actionnable.  

 

Quel est le profil du Data Engineer ?  

Le Data Engineer est généralement issu d’une formation supérieure dans une école d’ingénieur, d’informatique, ou un cursus spécialisé dans la science des données. Avant d’être recruté comme tel, il aura le plus souvent acquis de premières expériences en stage ou en alternance, et donc une bonne connaissance pratique de son futur métier ainsi que de son environnement de travail.  

Les compétences recherchées pour le métier de Data Engineer sont :   

  • La maîtrise des langages principaux (comme Python ou Javascript) ainsi que du développement Agile (DevOps…) ; 

 

  • Une solide connaissance des principaux systèmes d’exploitation (Unix, Solaris ou encore Linux) ; 

 

  • La maîtrise des solutions de bases de données (notamment SQL et NoSQL), mais aussi de stockage de données ainsi que des outils ETL ; 

 

  • Une forte expertise des technologies du Big Data (comme Hadoop, Kafka ou encore Spark).  

 

Côté soft skills, on attendra de lui qu’il fasse preuve de rigueur, d’organisation et d’un bon esprit analytique. Le Data Engineer doit également être force de proposition et réactif, savoir travailler en équipe et faire preuve d’un excellent relationnel.  

Pourquoi opter pour ce métier ? 

Le métier de Data Engineer attire de plus en plus de candidats, en raison principalement des perspectives salariales qu’il leur ouvre. Un ingénieur junior débute le plus souvent avec un salaire mensuel d’au moins 3000 euros brut. Il évolue rapidement (en fonction de l’entreprise et du secteur d’activité) pour atteindre une moyenne nationale de 45K €/an 

Les perspectives d’évolution, justement, sont nombreuses. Après plusieurs années d’expérience, un Data Engineer peut par exemple se tourner vers des postes plus opérationnels (par exemple en devenant Directeur Informatique). Il peut également s’épanouir dans un grand nombre de secteurs d’activité. De l’énergie à l’immobilier en passant par les transports, la santé, ou encore la finance : le métier de Data Engineer est en demande dans presque toutes les verticales.  

C’est d’autant plus vrai que la demande pour ce poste est en constante croissance. Selon le Data Science Interview Report réalisé par InterviewQery, le nombre d’entretiens pour les rôles de Data Engineer a augmenté de 40 % en 2020.. Le rapport sur les emplois émergents de LinkedIn pour 2020 a également présenté une croissance de 33 % sur un an pour les emplois d’ingénieurs de données.  

Un nombre toujours plus important d’entreprises s’appuyant sur les solutions cloud, il deviendra également urgent d’embaucher des Data Engineers pour accompagner les équipes de Data Scientists. Selon le site Web Comakeit, le marché des services de mégadonnées et de Data Engineering devrait passer d’une croissance de 18 % par an en 2017 à 31 % par an en 2025. 

Comment devenir Data Engineer ?  

La voie royale pour devenir Data Engineer reste la formation. Un Bac + 5 vous sera généralement demandé. Vous n’aurez cependant pas beaucoup de choix au niveau des cursus et des établissements pour vous former étant donné le caractère plutôt récent du métier. Les écoles d’ingénieurs et de commerce comme Paristech ou l’Essec ont elles aussi leur Master spécialisé en Big Data. 

Outre l’obtention d’un diplôme, plusieurs autres démarches peuvent également booster votre employabilité. A commencer par :  

  • Développer en autodidacte vos compétences en data ingénierie des données. De nombreuses formations en ligne comme celles de LePont vous permettent d’apprendre les bases en termes de data engineering. L’idée est de vous familiariser avec les concepts clefs pour la mise en place et le pilotage de pipelines de données. Mais aussi, de maîtriser les bases de données relationnelles et non relationnelles et les systèmes dits ETL (extraction, transformation et chargement) ; 

 

  • Obtenir une certification. Des plateformes comme Cloudera, IBM ou même Google Cloud vous permettent de valider vos compétences via un examen de certification. Cette dernière sera un énorme plus auprès de vos potentiels employeurs ; 

 

  • Construire votre portfolio de Data Engineer. Ce dernier montrera aux recruteurs ce dont vous êtes capables. Vous pourrez créer votre propre portfolio sous la forme d’un site web dédié, ou enrichir votre profil sur des plateformes comme LinkedIn ou GitHub ; 

 

  • Commencer par un autre poste. De nombreux Data Engineers entrent sur le marché du travail en tant qu’analyste de l’informatique décisionnelle ou administrateur de base de données. Au fur et à mesure que vous acquérez de l’expérience, vous pourrez vous qualifier pour des rôles plus avancés.

Quel avenir pour le métier de Data Engineer ? 

Pour mieux s’insérer dans l’écosystème de l’ingénierie de données, il est aussi important d’en anticiper les futures évolutions. Parmi les principales tendances que l’on peut dégager, retenez que :   

  • Les Data Engineers seront amenées à exploiter de plus en plus les technologies cloud dont des solutions SaaS. De ce fait, il sera crucial d’avoir une bonne connaissance de l’écosystème. Mais aussi de savoir réaliser des benchmarks et sélectionner des critères de choix d’outils pertinents ; 

 

  • Ils passeront moins de temps à coder et plus de temps à surveiller les pipelines de données. Comme dans le secteur des logiciels, le métier de Data Engineer évoluera vers un rôle plus opérationnel. La prochaine génération se concentrera sur l’amélioration de la fiabilité des données ; 

 

  • Les Data Engineers passeront des équipes techniques à une équipe de base transversale. La prochaine génération ne travaillera plus sur un produit de données particulier. Leur objectif sera plutôt de rendre les équipes produits plus productives. La propriété des données sera donc distribuée et optimisée par une équipe de base fournissant tous les outils nécessaires à l’entreprise dans sa globalité.  

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