Tout savoir sur le métier de Data Engineer

Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?

Un Data Engineer est un professionnel spécialisé dans la préparation des systèmes qui collectent et stockent des données et qui sont essentiels pour aider les entreprises à analyser, traiter et utiliser les données de manière efficace. Ce métier exige une solide formation en sciences informatiques, complétée par une expertise en systèmes de gestion de bases de données, en architecture de données, et souvent en programmation avancée.  
 
Le Data Engineer est responsable de la conception, de la construction, de l’installation, de la mise en œuvre et du support des systèmes utilisés pour collecter, stocker, traiter et analyser de grands ensembles de données, souvent désignés sous le terme de « big data ». Tout au long de la chaîne de traitement, il garantit la sécurité des données. De fait, il est garant du cycle de vie complet des algorithmes produits. Alors que le Data Scientist se concentre sur l’analyse et l’interprétation des données complexes pour en extraire des informations stratégiques, le Data Engineer crée et maintient l’architecture nécessaire à cette analyse. Cette distinction est cruciale : sans les systèmes et les processus élaborés par le Data Engineer, les Data Scientists ne pourraient pas effectuer leur travail efficacement. 
 
Devenir Data Engineer nécessite une formation solide et longue pour analyser, contextualiser et tirer des enseignements de ces données avec un programme qui offre une solide préparation à la modélisation statistique, au machine learning, à l’optimisation, à la gestion et à l’analyse d’ensembles de données massives, ainsi qu’à l’acquisition de données. 

Les missions du Data Engineer

Le rôle du Data Engineer est intrinsèquement diversifié et s’adapte aux spécificités des industries et des entreprises pour lesquelles il opère. Bien que les missions puissent varier d’un secteur à l’autre, elles reposent sur des fondamentaux souvent similaires qui exigent une solide formation en mathématiques appliquées (statistique) et en informatique. Ces compétences multidisciplinaires sont cruciales pour répondre efficacement aux défis posés par les vastes quantités de données générées à l’ère du numérique. 

• Conception et construction de pipelines de données : ils permettent de collecter des données de diverses sources, de les transformer selon les besoins de l’entreprise et de les charger dans des systèmes où elles peuvent être analysées et utilisées. Cela implique une maîtrise des technologies de streaming de données et des outils ETL (Extract, Transform, Load), ainsi que des connaissances approfondies en matière de bases de données et de stockage de données.
• Maintenance et optimisation des systèmes de données : cela comprend la surveillance des performances des systèmes, la détection et la résolution des problèmes, et l’amélioration continue des processus pour accroître l’efficacité et réduire les coûts. Les Data Engineers travaillent souvent en collaboration avec des équipes IT pour s’assurer que l’infrastructure de données est robuste et conforme aux normes de sécurité.
• Assurance de la qualité des données : mettre en place des procédures de validation pour s’assurer que les données entrantes sont exactes, complètes et fiables. Cela peut inclure la création de scripts pour automatiser les tests de qualité des données, ainsi que le développement de systèmes de rapport pour identifier et corriger les anomalies.
• Collaboration avec les équipes de data science et d’analyse : cette collaboration peut inclure la préparation de sets de données spécifiques pour des projets d’analyse, la consultation sur les meilleures pratiques de manipulation des données, et la création d’outils personnalisés pour faciliter l’accès et l’utilisation des données.
• Innovation et veille technologique : ils sont souvent chargés de tester et d’implémenter de nouvelles technologies et méthodes pour améliorer la gestion des données. Cela inclut l’évaluation de nouveaux outils, langages de programmation, et architectures de données, ainsi que la participation à des conférences professionnelles et la formation continue.  

« Alors que le Data Scientist se concentre sur l’analyse et l’interprétation des données complexes pour en extraire des informations stratégiques, le Data Engineer crée et maintient l’architecture nécessaire à cette analyse ». 

Les secteurs d'activités qui recrutent des Data Engineers

Le métier de Data Engineer ne se limite pas à un secteur particulier. Ces professionnels sont recherchés dans une multitude de domaines où les données jouent un rôle clé. Le Data Engineer peut travailler dans des sociétés de toute taille et de tout secteur. Mais son périmètre d’activité sera différent selon qu’il évolue au sein d’un grand groupe ou dans une startup. Dans cette dernière, il arrive qu’une même personne occupe, par exemple, à la fois des fonctions de Data Engineer et Data Scientist. 

Industrie, réseaux, environnement

Dans le domaine de la qualité et de la fiabilité industrielle, les Data Engineers mettent en place des systèmes pour collecter et analyser de grandes quantités de données opérationnelles. Ces données, issues de capteurs et d’instruments de mesure en temps réel, permettent d’identifier les défaillances potentielles des machines et les inefficacités des processus. Par exemple, dans l’industrie automobile, les Data Engineers peuvent développer des pipelines de données pour surveiller en continu la performance des chaînes de montage, utilisant des techniques comme l’analyse de survie et les modèles de régression pour prédire les points de défaillance.
 
Le secteur de la prévision environnementale bénéficie aussi de l’expertise des Data Engineers, notamment dans la modélisation de données climatiques pour prédire des phénomènes météorologiques extrêmes. Ils conçoivent des entrepôts de données qui intègrent des informations satellitaires, des mesures atmosphériques et océanographiques, pour soutenir des modèles prédictifs complexes. Ces modèles, souvent développés en collaboration avec des climatologues, utilisent des techniques de machine learning pour améliorer la précision des prévisions et mieux comprendre les impacts du changement climatique. 

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Gestion des risques

L’utilisation de modèles statistiques et quantitatifs est au cœur de la gestion des risques. Les Data Engineers participent au développement des modèles qui évaluent divers types de risques, tels que le risque de crédit, de marché, ou opérationnel. Ils utilisent des techniques de machine learning et de deep learning pour améliorer la précision de ces modèles. Par exemple, pour le risque de crédit, des modèles de régression logistique ou des réseaux de neurones peuvent être utilisés pour prédire la probabilité de défaut de paiement d’un emprunteur. Autre exemple : dans le trading algorithmique, ils développent des systèmes capables de traiter en temps réel des flux de données de marché pour détecter des anomalies qui pourraient indiquer des risques de marché ou de fraude. 

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Santé et Biostatistique 

Les Data Engineers jouent un rôle essentiel en soutenant la recherche et le développement dans les industries pharmaceutiques, biotechnologiques, et de la santé publique. Leur travail consiste à concevoir, construire et maintenir des systèmes de gestion de données qui sont cruciaux pour le traitement des informations utilisées dans des applications critiques telles que la recherche clinique, le développement de médicaments et la surveillance épidémiologique. Cela comprend la collecte, le stockage sécurisé et l’analyse de données volumineuses et complexes provenant de diverses sources, y compris des données génomiques, des résultats de laboratoire, et des suivis de patients. Par exemple, dans un essai clinique multicentrique, un Data Engineer pourrait développer un pipeline intégré pour automatiser la collecte et le traitement des données des patients, assurant ainsi l’intégrité et la confidentialité des données tout en facilitant les analyses statistiques complexes nécessaires pour évaluer l’efficacité et la sécurité des médicaments. 
 
Le traitement de l’image et du signal est un autre domaine où les Data Engineers apportent une contribution significative au secteur de la santé. Ils développent des pipelines de données pour gérer et traiter des images médicales, telles que les IRM et la tomodensitométrie, facilitant ainsi l’analyse automatisée pour la détection précoce de maladies. Par exemple, dans le diagnostic du cancer, les Data Engineers peuvent implémenter des systèmes qui utilisent le deep learning pour analyser des images histopathologiques, aidant les pathologistes à identifier les cellules cancéreuses avec une plus grande précision. 
 
Dans le secteur des biotechnologies, les Data Engineers sont à la pointe de l’intégration des technologies de séquençage de nouvelle génération et de l’analyse de données massives pour accélérer les découvertes génétiques et biomédicales. Ils peuvent créer des systèmes qui permettent de manipuler et d’analyser de vastes ensembles de données génétiques, protéomiques et métabolomiques. Ces systèmes sont cruciaux pour découvrir de nouveaux biomarqueurs, développer des thérapies personnalisées et comprendre les mécanismes sous-jacents des maladies complexes. 
 
Enfin, en matière de surveillance épidémiologique, vitale pour la détection rapide des épidémies et la réponse de santé publique, les Data Engineers utilisent des techniques avancées de collecte de données, y compris le suivi en temps réel des rapports de santé et l’analyse des médias sociaux pour identifier les tendances des maladies. Ces systèmes permettent aux autorités de santé de prendre des décisions éclairées et rapides sur les interventions nécessaires pour contrôler les épidémies. 

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Marketing et Connaissance Client 

L’expertise technique en ingénierie des données facilite la compréhension, l’explication, et surtout la prédiction des comportements d’achat des consommateurs, ce qui est essentiel pour optimiser les campagnes marketing et les stratégies commerciales. Pour cela, les Data Engineers conçoivent des systèmes pour extraire efficacement des données à partir de diverses sources, telles que les interactions en ligne, les transactions de vente, les réponses aux campagnes, et les données comportementales collectées via des applications mobiles ou des plateformes de réseaux sociaux. Les équipes marketing peuvent alors utiliser des modèles prédictifs pour cibler les consommateurs avec des messages personnalisés au moment le plus propice. Par exemple, en utilisant des techniques de machine learning, un data engineer peut aider à mettre en œuvre des modèles de scoring prédictif qui évaluent la probabilité qu’un client réponde positivement à une offre spécifique, permettant ainsi de maximiser le ROI des campagnes marketing. 
 
Les Data Engineers jouent également un rôle fondamental dans l’analyse de sentiment et l’engagement des consommateurs. En construisant des infrastructures capables de traiter et d’analyser des grands volumes de données textuelles issues des médias sociaux, ils permettent aux marques de comprendre les perceptions et les opinions des consommateurs à l’égard de leurs produits ou services. Ces analyses aident les entreprises à ajuster rapidement leurs stratégies pour mieux répondre aux attentes du marché. 

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Quelles sont les compétences et qualités requises pour devenir Data Engineer ?

Pour exceller en tant que Data Engineer, il est indispensable de maîtriser une triple compétence distinctive, mise en avant par les formations d’ingénieur de haut niveau comme celle de l’ENSAI. Cette compétence inclut une expertise approfondie en mathématiques appliquées, notamment les statistiques, une solide formation en informatique, et une bonne compréhension des fondements économiques : 

• Programmation : la maîtrise de langages de programmation tels que Python, Java, Scala, ou C++ est impérative. Python, en particulier, est très prisé pour sa simplicité et ses puissantes bibliothèques dédiées au traitement des données comme Pandas et PySpark.
• Systèmes de gestion de bases de données : la connaissance des SQL et des bases de données NoSQL (comme MongoDB, Cassandra, et HBase) est fondamentale. Les Data Engineers doivent être capables de concevoir, interroger et maintenir des bases de données efficaces. 
  Outils de traitement de données en temps réel : la compréhension des plateformes comme Apache Hadoop, Spark, et Flink est indispensable pour gérer les flux de données massifs et en continu.
• Infrastructure et cloud : les compétences en architecture de systèmes, en réseaux et en cloud computing (avec des fournisseurs tels qu’AWS, Google Cloud Platform et Microsoft Azure) sont nécessaires pour déployer et maintenir des solutions de données scalables et accessibles.
• DevOps et automatisation : la familiarité avec les principes DevOps, les conteneurs (Docker, Kubernetes), et l’automatisation des pipelines de données sont des atouts précieux pour optimiser les processus. 

Les Data Engineers, bien que très concentrés sur les aspects techniques de leur travail, doivent également posséder un ensemble de compétences interpersonnelles ou « soft skills » pour exceller dans leur rôle. Voici quelques-unes des compétences clés qui leur sont essentielles : 

• Capacité à résoudre des problèmes : la résolution de problèmes est au cœur de la fonction de Data Engineer. Ils doivent être capables de penser de manière analytique et créative pour résoudre des problèmes complexes liés aux données ou d’optimiser les performances d’une base de données. Cette compétence inclut la capacité à anticiper les défis potentiels et à mettre en œuvre des solutions proactives.
• Communication efficace : la capacité à communiquer clairement et efficacement avec les membres non techniques de l’équipe, tels que les chefs de projet, les spécialistes marketing et les décideurs, est cruciale. Les Data Engineers doivent être capables d’expliquer des concepts techniques complexes d’une manière que tous peuvent comprendre. Cela inclut la rédaction de rapports clairs, la présentation de résultats et la participation à des réunions stratégiques.
• Travail d’équipe et collaboration : les Data Engineers travaillent souvent en équipes multidisciplinaires et doivent donc être capables de collaborer efficacement avec d’autres ingénieurs, des data scientists, des data analysts et des professionnels de l’IT. La capacité à collaborer facilite le partage des connaissances et l’amélioration des processus et des produits.
• Attention aux détails : une attention méticuleuse aux détails est essentielle, étant donné que des erreurs minimes dans le traitement des données peuvent entraîner des conséquences majeures. Ils doivent s’assurer que les données sont précisément collectées, transformées, stockées et analysées. 

Ces qualités et compétences s’acquièrent notamment au sein des parcours pédagogiques dans les écoles d’ingénieurs, comme à l’ENSAI, où les étudiants sont confrontés à la réalité du marché avec des stages et des projets pédagogiques, tout en développant leur savoir-être avec des travaux de groupe, des cours de haut niveau et des projets en équipe. 

Combien gagne un Data Engineer ?

La rémunération des Data Engineers peut varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs, tels que l’expérience, les compétences, l’industrie d’emploi, et la localisation géographique. Cependant, en raison de la demande croissante pour des professionnels capables d’analyser et d’interpréter de grandes quantités de données, les salaires dans ce domaine tendent à être généralement élevés. 
 
Selon l’étude annuelle 2024 du cabinet Michael Page, un Data Engineer débutant gagne entre 40 000 et 50 000 € bruts par an. Entre 2 et 5 ans d’expérience, le salaire monte jusqu’à 60 000 € jusqu’à atteindre 75 000 € et plus pour les plus expérimentés qui doivent souvent avoir une forte composante managériale dans leur rôle. En plus du salaire de base, de nombreux Data Engineers bénéficient de bonus basés sur la performance, de parts de l’entreprise sous forme d’options d’achat d’actions, et d’avantages tels que les contributions aux plans de retraite, les mutuelles santé, et les opportunités de formation continue. Ces avantages peuvent ajouter une valeur substantielle à la rémunération totale. 

L’ingénierie des données, pivot des projets de Data Science

En résumé, si les Data Scientists ont l’art de rendre les données utiles, les Data Engineers ont l’art de rendre les données utilisables. Ils sont donc indispensables au pilotage des projets de Data Science dans les entreprises et les organisations publiques. D’ailleurs, à mesure que le volume et la complexité des données continuent de croître, la demande pour des Data Engineers compétents et bien formés s’accroît dans tous les secteurs d’activité. C’est un métier scientifique, exigeant, qui impose une formation de haut de niveau et de nombreuses années de pratique pour participer à la construction de stratégie et de processus centrée sur les données (data centric) pour prendre les bonnes décisions au bon moment. 

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