Data Engineer : Tout Savoir !

Dans un monde où le numérique prend de plus en plus de place, et où l’accès et la collecte de données s’avèrent de plus en plus simples, le bon traitement de celles-ci est devenu primordial. À l’ère du Big Data, ces données représentent une mine d’information à exploiter pour les entreprises. Pour ce faire, elles font appel à un Data Engineer qui conçoit, développe et assure la maintenance des tous les processus du traitement de la donnée. Cela peut s’avérer très utile dans l’aide à la prise de décision ou le suivi et l’analyse de l’évolution de KPIs. Découvrons ensemble les tenants et les aboutissants du métier de Data Engineer ! 🤓

Qu’est-ce qu’un Data Engineer ?

Quel rôle pour le Data Engineer ?

Au sein de l’équipe Data, le Data Engineer occupe un poste clé dans le traitement de la donnée d’une entreprise ou d’une organisation. C’est lui qui est en charge de révéler la richesse contenue dans l’ensemble des données brutes qu’il a à sa disposition. Pour cela, il collecte, nettoie et structure la donnée. Par son action, il fournit une donnée propre et prête à être analysée ou exploitée. À ce titre, il travaille en étroite collaboration avec les Data Analysts et les Data Scientists.

Une grande partie du travail effectué par le Data Engineer est liée à la préparation de l’infrastructure et de l’écosystème sur lesquels les utilisateurs métier de l’organisation s’appuient. Concrètement, c’est lui qui :

• Automatise la collecte et l’intégration des données provenant de diverses sources
• Construit des plateformes de données à l’usage des autres membres de l’équipe
• Optimise et entretient les Data Warehouse

Quelles sont les compétences requises pour un Data Engineer ?

Le poste de Data Engineer requiert un ensemble de compétences techniques. Pour exercer ce métier, il faut d’une part avoir acquis des connaissances approfondies en conception de bases de données. Le Data Engineer connaîtra par exemple des technologies comme :

• PostgreSQL
• MySQL
• Google Big Query
• ElasticSearch …

D’autre part, une bonne maîtrise de plusieurs langages de programmation est nécessaire. Parmi les plus utilisés, on retrouve :

• C#,
• Java,
• Python,
• R,
• Ruby,
• Scala
• SQL …

Cela va sans citer les librairies de développement propres à chacun des langages, à propos desquelles le Data Engineer s’informe régulièrement et/ou se forme. Les langages les plus populaires chez les Data Engineers sont Python et R. Pour information, au sein de l’agence data marketing Boryl on travaille principalement avec Python (et SQL) !

Le Data Engineer doit savoir s’adapter car les technologies évoluent vite (très vite). Une curiosité d’esprit est la bienvenue : c’est en testant plusieurs langages de programmation que le Data Engineer pourra connaître les forces et les faiblesses de chacun afin de pouvoir proposer une solution technique optimale pour chaque nouvelle mission.

Plus généralement, en tant qu’ingénieur, on attend de lui qu’il ait un esprit analytique développé, avec une capacité à saisir les problèmes, y réfléchir de façon approfondie et y trouver des solutions.

S’il porte la double casquette Data Engineer / Data Analyst, des compétences en Data Visualisation peuvent s’avérer utiles pour présenter les données analysées, avec une maitrise d’outils comme :

• Google Data Studio
• Microsoft Power BI
• Tableau …

Enfin, le Data Engineer doit aussi posséder des compétences en communication pour travailler avec tous les départements et comprendre les besoins de l’organisation ou de l’entreprise pour laquelle il travaille afin d’exploiter pleinement le potentiel des données qu’il gère.

Quelles sont les missions d’un Data Engineer ?

Récupérer la donnée

Une des premières missions du Data Engineer est de récupérer de la donnée. Les données peuvent être de natures diverses et variées : textes, nombres, images, sons, températures… Leur récupération se fait le plus souvent par :

• Le requêtage d’API
• Le requêtage de bases de données
• Le requêtage d’appareils de mesure

Le premier cas est un passage obligé pour le Data Engineer lorsque les données sont fournies par un service externe (Google Search Console, Facebook Marketing API, Salesforce API …). Le deuxième peut être fait sur des bases de données stockées en local si l’organisation possède ses propres serveurs, ou sur le cloud. Enfin, on peut imaginer requêter des données provenant d’appareils de mesure propres à une industrie ou un domaine spécifique (capteurs d’usure, objets connectés …).

Traiter, nettoyer et analyser la donnée

Une fois la donnée brute récupérée, il est important pour le Data Engineer de la transformer en une donnée propre et de fournir un ensemble de données optimisé. Ses missions sont alors de :

• Collaborer avec les managers de chaque département pour bien comprendre les objectifs de l’organisation et fournir une donnée pertinente
• Développer des algorithmes pour transformer les données en informations utiles et exploitables
• Créer et mettre à disposition des Data Warehouse et Data Lake alignés avec les besoins de l’organisation

Automatiser les traitements de données

Enfin, dans un souci d’efficacité, le Data Engineer développe des outils d’automatisation de la récupération et du traitement des données avec notamment :

• La mise en place d’un ETL (Extract Transform Load)
• La création de data pipelines
• La programmation de requêtes d’analyse

Cette étape est fondamentale car elle permet de gérer automatiquement les flux de données et/ou rafraîchir les données déjà récupérées si elles ont évolué.

Quelles différences entre Data Engineer et Data Scientist ?

On confond parfois à tort Data Engineer et Data Scientist, qui travaillent tous deux dans le domaine de la Data, mais qui ont deux rôles distincts, bien qu’étroitement liés. Découvrons ensemble les points communs et différences de ces deux métiers.

Data Engineer et Data Scientist : deux métiers interdépendants

Le Data Engineer collecte, prépare et orchestre le traitement des données. Son objectif est de fournir une donnée exploitable et pertinente au reste de l’entreprise et a fortiori au Data Scientist.

Le Data Scientist quant à lui utilise cette donnée pour nourrir des modèles mathématiques et des algorithmes de machine learning qu’il aura construit pour interpréter la donnée ou effectuer des prédictions … Les deux postes sont étroitement liés et le Data Scientist ne peut exercer facilement sans un bon travail préparatoire du Data Engineer.

Data Engineer et Data Scientist : une stack technique très proche … et pourtant différente !

La confusion vient peut-être du fait que les deux métiers requièrent une bonne connaissance des langages de programmation. Néanmoins, pour un même langage de programmation, les technologies et librairies utilisées diffèrent fortement entre un Data Engineer et un Data Scientist. Prenons le langage de programmation Python :

• Le Data Engineer sera par exemple amené à utiliser des technologies comme Apache Airflow (un ETL Python populaire)
• Alors que le Data Scientist sera amené à utiliser des librairies de machine learning comme TensorFlow ou Scikit-Learn

Au quotidien, bien que le langage de programmation soit le même, les usages et les logiques utilisées par l’un et l’autre seront différentes.

Data Engineer et Data Scientist : Une communication indispensable

La communication en Data Engineer et Data Scientist est indispensable. Car qui dit interdépendance, dit qu’il faut, par exemple, se mettre d’accord sur le format des données et les langages de programmation utilisés.

Un Data Scientist pourrait préférer, par exemple, une méthode d’agrégation légèrement différente de celle développée par les Data Engineers pour ses besoins de modélisation. Cela peut parfois poser problème à l’équipe de Data Engineering qui peut être hésitante à faire des modifications en fonction de la difficulté des changements à apporter.

Aussi, certains langages de programmation sont fortement utilisés en recherche et en milieu universitaire comme Matlab pour la Data Science, mais ne le sont que très peu en entreprise. Cela peut poser des problèmes au moment de l’intégration dans la stack technique de l’équipe.

Quelle formation pour devenir Data Engineer ?

Les Data Engineers ont généralement une formation en informatique, en ingénierie, ou en mathématiques appliquées. Étant donné que cette fonction exige des connaissances techniques approfondies, la majorité des Data Engineers possèdent un diplôme Bac+5.

En parallèle du diplôme, une première expérience professionnelle comme un stage, une alternance, ou un projet réalisé avec une entreprise fait office de tremplin pour décrocher un premier poste de Data Engineer.

Voici quelques exemples de diplômes envisageables pour devenir Data Engineer :

• MS / MSc / Diplôme Universitaire Big Data
• MS / MSc / Diplôme Universitaire Data Engineering
• Diplôme d’Ingénieur Big Data
• Diplôme d’Ingénieur Data Science.
• Diplôme d’Ingénieur Informatique.
• Diplôme d’Ingénieur Généraliste.

Certains Data Engineers sont aussi d’anciens Software Engineer, ou informaticiens formés au fur et à mesure de leurs expériences, formations ou BootCamp.

Quel salaire pour un Data Engineer ?

Combien gagne un Data Engineer ?

Actuellement très recherchés dans le monde de l’entreprise, les Data Engineer se voient proposer de nombreuses opportunités professionnelles, que ce soit au sein de grandes entreprises de la Tech ou bien de start-ups en pleine croissance.

De par la qualité de leurs compétences techniques, les Data Engineers bénéficient d’un salaire attractif. En France, les Data Engineers gagnent en moyenne 44 000€.

Néanmoins, le salaire peut varier en fonction de différents facteurs, comme la formation, les compétences transversales supplémentaires, et les années d’expérience. Ainsi, la fourchette des salaires s’étend de 36 000€ pour un poste junior à 75 000€ un poste de Data Engineer confirmé.