Le métier en bref
Collecte et analyse des volumes importants de données, tout en garantissant la sécurité de celles-ci. Développe des solutions de traitement et d'industrialisation de ces données en mobilisant son expertise technique (technologies du Big Data, langages, ..) en lien avec les équipes qui les analysent et les équipes métier. Déploie et maintient la solution sur son cycle de vie.
Comment accéder à ce métier ?
Ce métier est accessible avec un diplôme de niveau Bac+5 , Master 2 en informatique, en data science ou en statistique, ou école d'ingénieur. Il est également accessible avec un niveau bac + 2 et une expérience professionnelle en développement et manipulation de données.
Salaire
Entre 2400 et 2900 €/mois net pour un débutant (0-2 ans). Ce salaire correspond généralement à un profil Bac+5 (école d'ingénieur, Master en Data Science) avec peu ou pas d'expérience.
Salaire médian autour de 3200 à 3900 €/mois net après 3-5 ans d'expérience. Ce montant peut varier selon la maîtrise des technologies spécifiques et la complexité des projets.
Avec 10 ans et plus d'expérience, la rémunération peut atteindre 4500 à 5800 €/mois net, voire plus pour des postes de lead ou architecte, selon le secteur (ex: finance, tech) et la taille de l'entreprise.
Ce qui fait varier la rémunération
- Le secteur d'activité (banque, e-commerce, conseil, industrie) et la taille de l'entreprise influencent fortement la rémunération.
- La localisation géographique (Paris/Île-de-France vs. régions) joue un rôle majeur.
- La maîtrise de technologies spécifiques (Cloud, Big Data, langages de programmation comme Python, Scala) et la complexité des projets impactent directement le salaire.
- Des primes sur objectifs, des avantages en nature ou des stock-options peuvent compléter la rémunération globale, surtout dans les startups et grandes entreprises technologiques.
Formation & diplômes
L'accès à ce métier se fait principalement après une formation de niveau Bac+5. Les voies privilégiées sont les écoles d'ingénieurs avec une spécialisation en informatique ou data, ainsi que les Masters universitaires en informatique, Big Data, Data Science ou statistiques. L'apprentissage est une voie de plus en plus courante pour acquérir une première expérience.
- Diplôme d'ingénieur (informatique, généraliste avec spécialisation data).
- Master (Bac+5) en Data Science, Big Data, Informatique décisionnelle, Statistiques.
- Certains profils avec un Bac+2/3 en informatique et une solide expérience en développement et manipulation de données peuvent aussi accéder au métier, souvent via la formation continue.
Qualités requises
- Rigueur et précision : Indispensables pour garantir la qualité et la fiabilité des données et des architectures.
- Capacité d'analyse et de résolution de problèmes : Pour concevoir des solutions robustes et déboguer des systèmes complexes.
- Curiosité et veille technologique : Le domaine évolue très vite, une mise à jour constante des connaissances est cruciale.
- Autonomie et esprit d'initiative : Pour mener à bien des projets complexes et proposer des améliorations.
- Compétences en communication et collaboration : Pour interagir efficacement avec les équipes de data scientists, les développeurs et les métiers.
Compétences clés
Évolutions de carrière
Un Data Engineer peut évoluer vers des postes de Lead Data Engineer, en encadrant une équipe et en prenant en charge la conception d'architectures plus complexes. Il peut aussi devenir Architecte Big Data, définissant les stratégies et les infrastructures de données à grande échelle. Des spécialisations sont possibles, comme MLOps Engineer (mise en production de modèles de Machine Learning) ou Cloud Architect. Avec l'expérience, certains se tournent vers le management d'équipes data ou le conseil indépendant.
Métiers vers lesquels évoluer
À retenir
- Le métier de Data Engineer est au cœur de la transformation numérique des entreprises et connaît une très forte demande sur le marché de l'emploi.
- Il joue un rôle stratégique en construisant les infrastructures nécessaires à la collecte, au stockage et au traitement des données massives.
- Une solide expertise technique est requise, avec une maîtrise des langages de programmation (Python, SQL), des technologies Big Data (Spark, Hadoop) et des plateformes cloud.
- Ce poste offre de belles perspectives de carrière et des salaires attractifs en France.