MÉTIER

Fiche métier : Data Engineer

Le Data Engineer est l'architecte des flux de données de l'entreprise.

Domaine

IT & Technologies

Niveau

Bac+5

Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?

Le Data Engineer est l'architecte des flux de données de l'entreprise. Il conçoit, construit et maintient les infrastructures et les pipelines qui collectent, transforment et rendent exploitables d'immenses volumes de données. Sans lui, les Data Scientists et les Data Analysts n'auraient aucune donnée fiable sur laquelle travailler : il est le fondement invisible mais indispensable de toute stratégie data. À la croisée du développement logiciel et de la gestion de données, il industrialise ce que les autres profils data expérimentent, en garantissant qualité, fraîcheur et disponibilité de la donnée à grande échelle.

Missions principales

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Concevoir et développer des pipelines de données robustes et scalables (ETL / ELT).

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Modéliser et administrer les entrepôts et lacs de données (data warehouse, data lake).

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Garantir la qualité, la fraîcheur et la gouvernance des données.

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Industrialiser la mise en production des modèles avec les Data Scientists.

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Optimiser les performances et les coûts des traitements de données.

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Assurer la sécurité et la conformité (RGPD) des données manipulées.

Le travail d'un Data Engineer

Les plus

+Un métier au fondement de toute la chaîne data : indispensable et très demandé.

+Des rémunérations élevées portées par une pénurie structurelle de profils.

+Un socle technique solide qui ouvre vers l'architecture et le cloud.

+La satisfaction de bâtir des systèmes robustes qui font tourner toute la data.

Les moins

–Un travail souvent dans l'ombre : la donnée fiable se remarque surtout quand elle manque.

–La gestion de la dette technique et des pipelines legacy.

–Les astreintes possibles sur les traitements critiques.

–Une veille technique soutenue dans un écosystème d'outils qui bouge vite.

LE SAVIEZ-VOUS ?

On estime que les Data Scientists passent environ 80 % de leur temps à nettoyer et préparer les données plutôt qu'à modéliser. C'est précisément ce constat qui a fait émerger le métier de Data Engineer : industrialiser cette préparation pour libérer la valeur de la data.

Les qualités et compétences pour devenir Data Engineer

Le Data Engineer conjugue les qualités d'un développeur — rigueur, tests, code propre — et une vraie culture de la donnée. La fiabilité est son obsession : un pipeline qui livre des données fausses est pire qu'un pipeline en panne. L'autonomie et le pragmatisme priment, tout comme la capacité à dialoguer avec des interlocuteurs métiers pour comprendre les usages de la donnée.

Hard skills

Maîtrise de SQL et d'un langage comme Python ou Scala.

Outils de pipeline : Airflow, dbt, Spark, Kafka.

Entrepôts cloud : BigQuery, Snowflake, Redshift.

Modélisation de données et architecture de data warehouse.

Cloud (AWS, GCP, Azure) et infrastructure as code.

Soft skills

Rigueur et sens de la fiabilité.

Esprit d'analyse et résolution de problèmes.

Autonomie et pragmatisme.

Communication avec les équipes data et métiers.

Diplômes et formations

🎓

Diplôme d'ingénieur ou master en informatique, data ou statistiques (Bac+5).

🎓

Spécialisations data engineering et certifications cloud très valorisées.

🎓

Accessible à des développeurs expérimentés en reconversion vers la data.

Comment devenir Data Engineer ?

Le parcours pour devenir Data Engineer

On devient Data Engineer via un diplôme d'ingénieur ou un master en informatique, data ou statistiques (Bac+5), avec une spécialisation en ingénierie de la donnée. Le métier est aussi accessible à des développeurs expérimentés en reconversion vers la data.

Une solide base en développement (Python, SQL) et une bonne compréhension des architectures de données sont indispensables. Les certifications cloud (AWS, GCP, Azure) et data engineering sont très valorisées et structurent le parcours.

Le métier attire des profils rigoureux venant du développement back-end ou de l'administration de bases de données. La demande étant très forte, les reconversions accompagnées de projets concrets ouvrent de belles opportunités.

Le salaire d'un Data Engineer

Combien gagne un Data Engineer ?

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L'environnement de travail

Le Data Engineer travaille au sein d'équipes data ou plateforme, en lien étroit avec les Data Scientists, Data Analysts et équipes infrastructure. Son quotidien mêle développement de pipelines, modélisation, monitoring des flux et résolution d'incidents de données. L'environnement est fortement cloud et le télétravail largement répandu.

Les évolutions possibles

Lead Data Engineer

Data Architect

Head of Data Platform

Les entreprises qui recrutent

Les entreprises qui recrutent un Data Engineer

Les Data Engineers sont recherchés par toutes les entreprises data-driven : géants du numérique, éditeurs de logiciels, e-commerce, banques, télécoms, mais aussi par les ESN et cabinets de conseil qui les positionnent chez leurs clients.

La généralisation de l'exploitation des données rend ces profils indispensables et très demandés dans tous les secteurs. La pénurie est structurelle et les opportunités en télétravail nombreuses, partout en France.

Skaelia accompagne ces organisations dans le recrutement de leurs Data Engineers, bâtisseurs des fondations indispensables à toute stratégie data.

POUR LES ENTREPRISES

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Questions fréquentes

Tout savoir sur le métier de Data Engineer

Quelle différence entre Data Engineer et Data Scientist ?

Le Data Engineer construit et maintient les infrastructures et pipelines qui rendent la donnée disponible et fiable. Le Data Scientist exploite ensuite cette donnée pour créer des modèles prédictifs. L'un bâtit les fondations, l'autre construit dessus.

Quel salaire pour un Data Engineer ?

La rémunération est élevée du fait de la pénurie : généralement entre 40 et 75 K€ selon l'expérience, avec des niveaux supérieurs pour les profils seniors maîtrisant le cloud et les architectures Big Data.

Comment devenir Data Engineer ?

Via un diplôme d'ingénieur ou un master en informatique ou data, ou par reconversion depuis le développement. La maîtrise de SQL, Python, des outils de pipeline et du cloud est déterminante, tout comme les certifications cloud.