Il est indéniable de reconnaître le pouvoir qu’a eu la digitalisation dans notre vie, transformant tous les aspects de la société moderne que l’on connaît aujourd’hui. A une époque où toutes nos activités personnelles ou professionnelles sont régies par la technologie, comme l’intelligence artificielle ou le machine learning, une problématique majeure demeure, qu’est la gestion des données. Les informations que nous partageons et le volume de données que nous recevons chaque jour est une mine d’or pour les entreprises spécialisées. En effet, le data engineering a connu ces dernières années un succès fulgurant. Devenant le domaine de prédilection des passionnés d’IT, il permet d’assurer une gestion efficace des informations. Derrière ce domaine à la fois complexe et captivant, nous retrouvons le data engineer. Véritable expert de la gestion de données, ses missions gravitent autour de l’analyse, la collecte et de la modélisation des données. 

Qu’est-ce qu’un data engineer? Quelles sont ses principales missions et quelles sont les compétences essentielles pour la pratique de son activité ? 
Dans cet article, nous allons nous pencher sur le métier de data engineer afin de déchiffrer ses compétences, son rôle en entreprise ainsi que ses perspectives de carrière.

Qu’est-ce qu’un data engineer ?

Un data engineer ou ingénieur data est un spécialiste des données informatiques. Il s’agit d’un ingénieur spécialisé dans la création de solutions d’exploitation et de valorisation d’un gros volume de données, autrement appelés big data. Ses missions impliquent un large éventail de tâches incluant l’automatisation et la création de pipelines de données, la collecte et l’agrégation des données dans des datawarehouses. Ensuite, vient l’étape des tests d’intégration, la gestion des bases de données de stockage et la maintenance des outils d’automatisation.

Data engineer vs data scientist : quelles différences ?

Bien qu’ils soient tous les deux experts dans la gestion des données, le data engineer et le data scientist sont différents. En effet, il est possible que les deux experts partagent le même cursus académique, Cependant, la spécialisation est nécessaire afin de consolider leurs connaissances et apporter leur savoir-faire dans le domaine. 

A l’instar du data engineer qui a un rôle entièrement dédié à l’exploitation et la valorisation des données brutes, le data scientist est, quant à lui, chargé de travailler sur des données préalablement manipulées. 

D’un autre côté, les deux experts travaillent sur des outils différents. Pour le data engineer, il maîtrise les différents langages comme Python, SAS. Or, le data scientist est amené à travailler avec des logiciels comme Oracle, Sqoop ou encore SAP afin de modéliser les données et construire une architecture fiable.

Les missions du data engineer

Compte tenu de ses responsabilités dans l’exploitation d’un grand nombre d’informations, les missions du data engineer sont diverses et variées. De prime abord, il est chargé de recueillir les besoins des différentes unités de solutions de collecte et stockage de données. Ensuite, il devra concevoir des solutions fiables et efficaces pour la collecte des données via des API. Une fois cela fait, des tests unitaires et d’intégration devront être réalisés afin de s’assurer du bon cheminement des informations. Vient enfin l’étape de l’automatisation qui consiste à mettre en place et maintenir les batchs. 

Dans un autre ordre d’idées, le data engineer est aussi responsable de la mise à disposition des données aux autres équipes. L’objectif est d’industrialiser et automatiser le nettoyage des données en fonction des spécifications. 

Enfin, le data engineer devra également suivre l’avancement des projets de développement et reporter la progression au chef de projet.

Data engineer : compétences techniques et soft skills

Pour être data engineer, il est essentiel de disposer d’un certain nombre de compétences techniques mais également humaines.

Les compétences techniques

Parmi les qualités techniques exigées chez le data engineer, nous retrouvons : 

• Une connaissance approfondie de l’environnement Hadoop, Hive et Spart et ce, que ce soit en local ou dans le cloud 
• La maîtrise des bases de données et gestion de bases de données SQL/NoSQL
• Une expertise accrue dans le langage de programmation comme C++, Python ou encore Java. 
• La maîtrise des méthodes de développement agile 
• Une connaissance approfondie dans les réglementations judiciaires et administratives concernant la manipulation des données personnelles 

Des connaissances accrues dans la sécurité informatique et la protection des données sensibles

Les compétences interpersonnelles

En plus d’avoir des qualités techniques et des compétences pointues en gestion des données, le data engineer devra également jouir de qualités humaines, comme l’esprit d’équipe. En effet, travaillant en étroite collaboration avec d’autres équipes IT, le data engineer devra être en mesure de partager ses idées et de recevoir des feed-backs des différentes parties prenantes. 

D’un autre côté, l’ingénieur data devra respecter les deadlines et mettre tout en œuvre pour chapeauter ses projets dans les délais convenus. Enfin, le sens de l’organisation et la responsabilité sont des atouts majeurs. En manipulant des données privées, l’ingénieur devra être avenant et sérieux afin de protéger l’intégrité des clients et des utilisateurs.

Salaire et cursus académique

Le salaire d’un data engineer dépend de son niveau d’expertise mais également du type d’entreprise pour laquelle il travaille. De manière générale, un ingénieur data en France toucherait entre 35 et 60 K brut/an. 

En ce qui concerne les études, il est possible de poursuivre un master en informatique en spécialisant en data science ou d’opter pour une école d’ingénieurs en informatique. 

Pour devenir data engineer, il est aussi possible de suivre une formation de niveau bac +2 en informatique et d’avoir une expérience en manipulation de données.

Conclusion

Compte tenu de l’afflux grandiose des données aujourd’hui, les entreprises modernes capitalisent sur la gestion de données afin d’optimiser leur opportunités d’évolution. Que ce soit pour accroître leur notoriété auprès d’un public cible ou pour augmenter leur chiffres d’affaires, les organisations investissent des ressources techniques et humaines importantes pour implémenter un service fiable pour la valorisation des données. Que ce soit à travers l’outsourcing ou en interne, faire appel à un data engineer est aujourd’hui capital pour bénéficier du plein potentiel des données. Cette popularité grandissante a ouvert le champ des possibilités à l’ingénieur data avec des évolutions de carrière intéressantes comme celle de chef de projet informatique ou encore d’architecte big data.