Le métier de data ingénieur – ou data engineer – fait partie des nouveaux métiers liés à la data, c’est-à-dire la donnée au sens large. Au même titre que la profession de data scientist et celle de data analyst, elle s’inscrit dans le contexte du Big Data (les mégadonnées), de l’intelligence artificielle et du machine learning. Ce métier associe des aspects statistiques au sein de l’univers technologique.
Data ingénieur, un rôle-clé dans l’univers de la donnée
Dans la palette des métiers liés au Big Data, à la récolte et à l’analyse des données, celui de data engineer se situe entre le data miner et le data scientist. Globalement, ce professionnel fait en sorte de rendre accessibles aux seconds de grands volumes de données récupérés par les premiers, en organisant leur stockage et en développant des modèles adaptés aux besoins d’analyses. Il s’agit donc de traduire en besoin technique un besoin fonctionnel, qui est celui de l’employeur ou du client.
Le rôle de l'ingénieur data est primordial il assure la qualité, la disponibilité et la sécurité des données à exploiter, en s'appuyant sur des pipelines qu’il aura lui-même conçus. Ensuite, le data scientist met en œuvre des outils de modélisation statistiques, de machine learning et finalement de visualisations pour exploiter les données et les présenter aux décideurs.
Un métier à hautes responsabilités
Les projets menés par un data ingénieur sont divers, ses responsabilités sont également multiples. Il faut aussi comprendre que ce professionnel évolue dans un univers en constante évolution. De ce fait, la veille technologique et l’adaptation permanente des compétences en constituent une base. Les responsabilités d’un ingénieur data consistent en particulier à :
- intégrer et trier les données disponibles
- les consolider pour garantir leur qualité
- créer des infrastructures de stockage (warehouses) adaptées au système informatique de l’entreprise
- installer des systèmes de données destinés à alimenter les systèmes de machine learning
La conception de pipelines au cœur de la profession
Au vu du volume sans cesse croissant de données et de la nécessaire agilité des entreprises œuvrant dans des secteurs généralement très concurrentiels, la rapidité est un facteur clé. Cela explique en partie l’importance de concevoir des pipelines de données efficaces. Ces derniers représentent le parcours effectué par les données dans une entreprise, avec différentes grandes étapes :
- l’extraction de données brutes
- la gouvernance des données, leur organisation à l’échelle de l’entreprise
- la transformation des données, leur normalisation, leur vérification, leur classement
- le partage des données
Ces étapes peuvent en réalité tout aussi bien être menées dans le cadre d’un projet de Big Data qu’à une échelle plus restreinte, par exemple lorsque des décideurs de l’entreprise ont besoin de données agrégées.
Les compétences du data ingénieur
Pour mener à bien ses missions, le data ingénieur développe de nombreuses compétences techniques, parmi lesquelles :
- les langages de programmation informatique et le codage (Python, Java, Scala…)
- la maîtrise des systèmes d’exploitation (Linux, UNIX, Solaris)
- la configuration et la gestion des systèmes de bases de données (langage SQL, systèmes MySQL, Microsoft SQL, Mondo DB…)
- l’extraction, la transformation, le stockage des données dans des data warehouses (entrepôts de données) et des data lakes (lacs de données) à l’aide d’outils ETL
- l’analyse de données (langage R) et la gestion du machine learning
- la connexion de systèmes d’information via des architectures logicielles comme REST et des protocoles comme HTTP ou OBDC
- la production de dashboards interactifs et le déploiement d’algorithmes de machine learning
Où travaillent les data engineers ?
De multiples sociétés ont réalisé que leurs projets Big Data échouaient en raison de la qualité limitée des données fournies à leurs analystes. Pour cette raison, elles sont de plus en plus nombreuses à recruter des data ingénieurs, dans des secteurs d’activité divers, de l’industrie au domaine médical, en passant par le commerce et la finance. Ce dernier secteur (banques, assurances…) est en recherche permanente de profils spécialisés en raison de la place croissante du Big Data dans leurs activités.
Quel est le salaire d'un ingénieur data ?
Un data ingénieur junior (débutant) peut prétendre à un salaire minimum de 45 000 € bruts par an, les séniors atteignant aisément 60 000 € bruts par an. La rémunération dépend de la taille et du secteur d’activité de l’entreprise employeuse.
Quelle évolution de carrière ?
Par nature, le métier de data ingénieur évolue en permanence au fur et à mesure du déploiement de nouvelles technologies. Côté carrière, il pourra envisager d’autres fonctions, comme celle de data analyst par exemple.
Quelle formation suivre pour devenir data ingénieur ?
Les compétences à acquérir pour devenir data ingénieur sont multiples, on l’a vu, et ce métier exige également certaines qualités :
- l’esprit d’analyse et de synthèse
- le sens de l’organisation
- la rigueur et la réactivité
- l’esprit d’équipe et le sens du relationnel
Si cela vous correspond et si vous envisagez de devenir data ingénieur, vous devrez acquérir l’ensemble des connaissances requises à la fois dans un établissement d’enseignement supérieur et à travers des expériences professionnelles, comme des stages ou une formation en alternance. Des projets collaboratifs sur des plateformes comme GitHub ou des BootCamps sont aussi des occasions de gagner en compétences.
D’une manière générale, un diplôme bac+3 en sciences, en mathématiques, en informatique ou en ingénierie logicielle constitue un prérequis. Mais les certifications professionnelles sont également importantes et reconnues par les employeurs. Elles peuvent être générales (CDMP – Certified data management professionnals) ou dispensées par les éditeurs de logiciels (Microsoft, Oracle, IBM…).
La connaissance du secteur d’activité dans lequel vous souhaitez évoluer est un plus incontestable. Dans celui de la finance, vous avez ainsi la possibilité de vous spécialiser – et d’acquérir un double profil – en optant pour le mastère Big Data et data science en finance dispensé par l’ESG Finance, sur deux ans et sur son campus parisien.
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