Big Data Engineer : un rôle clé pour structurer la donnée

79 % des décisionnaires considèrent que les entreprises ne prenant pas le virage du Big Data risquent la faillite, selon une étude réalisée par la société de conseil Accenture. Les mégadonnées, volumes d’informations massifs collectés quotidiennement par les organisations, sont en effet devenues le nouvel or noir, tant elles permettent d’optimiser les processus, d’anticiper les tendances et de prendre des décisions éclairées.

Si le Big Data est le nouveau pétrole, les sociétés doivent être capables de le raffiner pour en extraire des ressources précieuses. C’est le rôle fondamental du Big Data Engineer, qui conçoit et optimise les infrastructures nécessaires à la gestion, à la circulation et à la valorisation des données à l’échelle de l’entreprise. Intervenant en amont de la chaîne de la donnée, il fournit aux experts de la data une information fiable et sécurisée.

Qu’est-ce qu’un Big Data Engineer ? Quelles sont ses principales missions ? Comment exercer ce métier en tension, très demandé par les entreprises françaises ? Freelance-Informatique vous présente le guide complet de cette profession, clé de voûte des organisations data-driven.

Quel est le rôle du Big Data Engineer ?

Le Big Data Engineer occupe une place centrale au sein de l’équipe data. Intervenant dès la création des données pour les nettoyer et les structurer, il travaille au contact de nombreux professionnels, tels que l’analyste de données et le Data Scientist.

En quoi consiste le métier de Big Data Engineer ?

Le Big Data Engineer, ou ingénieur data, est le garant de l’architecture des données. Il conçoit, met en place et optimise les systèmes qui permettent de collecter, de traiter, de stocker, de transformer et de mettre à disposition les informations à grande échelle. Il travaille en amont de la chaîne analytique, afin de garantir que la donnée est fiable, accessible et exploitable.

Il réalise notamment les tâches suivantes :

• La collecte automatisée de données hétérogènes, issues de bases de données, de capteurs IoT (Internet of Things), d’API (Application Programming Interfaces) ou du comportement des utilisateurs ;
• La création de data pipelines ;
• Le stockage dans des environnements dédiés, tels que les data lakes ou les data warehouses ;
• La mise en place d’outils d’automatisation, de monitoring ou de catalogage ;
• La sécurisation des flux de données et le respect des règles de conformité.

Sa mission ? Créer un écosystème de données fluide et performant, pour permettre l’intervention des autres métiers de la data, chargés de leur analyse et de l’élaboration de modèles prédictifs et prescriptifs.

Expert technique, il maîtrise également les besoins métiers et dispose d’une connaissance approfondie de l’ensemble des processus de l’organisation, afin de construire une infrastructure data ancrée dans le fonctionnement de l’entreprise.

L’ingénieur data applique la politique de gouvernance élaborée par le Data Owner et bénéficie de compétences poussées en matière de réglementation. Assurer la mise en conformité des actifs de données fait en effet partie de ses missions, étant donné que le respect de la loi est devenu un challenge de taille pour les sociétés, faisant face à un corpus législatif vaste et complexe : RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), NIS 2 (Network and Information Security), ISO/CEI 27001.

Quelle est la place du Big Data Engineer au sein de l’équipe data ?

Le Big Data Engineer occupe une position fondamentale, en amont de la chaîne de traitement et de valorisation de la donnée. Son rôle est de mettre à disposition une infrastructure robuste et automatisée, offrant la possibilité aux autres profils data d’accéder à des données propres, centralisées et fiables, en mettant fin au cloisonnement de l’information en silos.

Dans une équipe data structurée, par exemple au sein d’un grand groupe, on retrouve généralement les profils suivants :

• Le Chief Data Officer (CDO) ou Head of Data : il pilote la stratégie data, définit les priorités et la stratégie globale ;
• Le Big Data Engineer : il collecte les données, construit les pipelines de données, met en place le stockage et gère les flux, ainsi que les règles de gouvernance technique ;
• Le Data Analyst ou analyste Big Data : il analyse les données structurées fournies par l’ingénieur data, construit des tableaux de bord et génère des recommandations à destination des décisionnaires ;
• Le Data Scientist : il conçoit des modèles prédictifs et d’Intelligence Artificielle (IA) à partir des jeux de données produits par l’ingénieur data ;
• Le Data Architect : il supervise la conception globale de l’architecture data et oriente les choix technologiques ;
• Le Data Owner : généralement à la tête d’un service, il est garant de la qualité, de la sécurité, de l’usage et de la conformité des données relatives à un secteur de l’entreprise. Il est épaulé par le Data Steward qui applique la politique définie.

Le Big Data Engineer est donc le bâtisseur des fondations techniques sur lesquelles reposent tous les traitements en aval. Il agit comme une interface clé entre l’IT, les métiers et l’équipe data. Sans son travail, les données resteraient dispersées, non nettoyées, difficilement exploitables ou inaccessibles.

Les missions du Big Data Engineer

L’ingénieur data intervient sur toute la chaîne de traitement de la donnée, de son acquisition à sa mise à disposition pour l’analyse et la prise de décision. Pour assurer ses missions, il combine des compétences techniques pointues avec une approche orientée production et gouvernance.

L’extraction des données

Le Big Data Engineer débute son travail de préparation de la donnée par l’extraction des informations issues de sources multiples, disponibles dans des formats variés. On parle alors d’ingestion de la donnée, terme qui désigne le processus de collecte et de centralisation de la data au sein d’une source unique, à disposition de toutes les parties prenantes.

Les différentes données collectées par l’ingénieur data peuvent notamment provenir des sources suivantes :

• Les API de services tiers : applications SaaS (Software as a Service), plateformes e-commerce ;
• Les fichiers plats, constitués de texte brut, aux formats JSON, CSV ou XML ;
• Les logs applicatifs ou fichiers journaux ;
• Les capteurs d’objets connectés ;
• Les systèmes d’entreprise, comme les solutions de CRM (Customer Relationship Management) ou les logiciels ERP (Enterprise Ressource Planning) ;
• Les bases de données relationnelles, basées sur le langage SQL (Structured Query Language) : SQL Server, PostgreSQL, etc.

Selon IDC, plus de 175 zettaoctets de données seront produits en 2025, ce qui rend cette phase d'extraction critique dans toute architecture data moderne. Le Big Data Engineer doit en effet être en mesure de gérer des volumes importants de données en flux continu, tout en faisant face à des problématiques de latence.

La transformation de l’information

Après avoir procédé à la collecte des informations, le Big Data Engineer doit les transformer pour qu'elles soient exploitables. Il nettoie les jeux de données, corrige les erreurs, standardise les formats, convertit les unités et enrichit l’information grâce à des croisements ou à des jointures avec d’autres actifs de données.

Ces opérations de transformation peuvent être codées en SQL, en Python ou avec des outils comme Data Build Tool, qui permettent de gérer des transformations complexes dans un entrepôt de données.

Afin de s’assurer de la qualité de la donnée, le rôle de l’ingénieur data est aussi de mettre en place des tests de validation automatique pour garantir l'intégrité de la data en sortie.

La modélisation et le stockage

Une fois transformées, les données doivent être stockées dans des structures adaptées à leurs usages, pour être accessibles immédiatement ou ultérieurement par les équipes IT. Dans l’univers Big Data, il existe deux types d’environnements pour le stockage des données :

• Les data lakes ou lacs de données, destinés aux données brutes ou semi-structurées ;
• Les data warehouses ou entrepôts de données, consacrés à la data structurée et agrégée, destinée à la Business Intelligence (BI).

À mi-chemin se trouve l’approche lakehouse, qui privilégie une démarche hybride en associant data lakes et data warehouses afin de bénéficier des avantages de ces deux modèles.

L'ingénieur data choisit les formats de fichiers appropriés, les moteurs de base et il conçoit des schémas de données adaptés à la volumétrie et aux performances attendues.

L’élaboration de data pipelines

Le Big Data Engineer construit des pipelines de données, c’est-à-dire des chaînes d’opérations automatisées qui acheminent la donnée vers des espaces de stockage. Le data pipeline réalise ainsi l’ingestion, le traitement et la sauvegarde des informations à travers une approche ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform), en fonction de la latence tolérée.

Ces data pipelines peuvent fonctionner :

• Par lot : les données s’accumulent et sont traitées à intervalles réguliers (toutes les nuits, toutes les heures, etc.) selon le principe du batch processing ;
• En temps réel : le streaming de données consiste à traiter l’information immédiatement après sa création, sans aucun délai.

Le Big Data Engineer choisit parmi ces deux systèmes en fonction de la nature des données, du secteur d’activité et des coûts engendrés. Il veille aussi à la robustesse et à la scalabilité des pipelines de données, c’est-à-dire à leur capacité à s’adapter à une augmentation du volume d’informations traitées.

La gestion de la performance, de la sécurité et de la conformité

En cohérence avec la politique de gouvernance des données édictée par le Chief Data Officer et le Data Owner, l’ingénieur data veille à ce que les traitements soient :

• Rapides, grâce au partitionnement, à l’indexation ou à la parallélisation ;
• Sécurisés, via la gestion des accès et des identités (IAM ou Identity and Access Management), le chiffrement et les logs d’accès ;
• Conformes à la réglementation.

L’ingénieur data met ainsi en place des outils de surveillance et de traçabilité. Il peut travailler en collaboration avec le département juridique, des experts en cybersécurité ou des spécialistes de la conformité des données comme le Data Protection Officer (DPO).

La collaboration avec les équipes

Le Big Data Engineer ne travaille pas seul. S’il s’agit d’un expert technique, il est également au fait des processus métiers et collabore activement avec l’équipe data, mais aussi avec les différents départements opérationnels de l’entreprise.

Bien loin d’être isolés dans un service technique, les spécialistes de la data sont au contraire en contact permanent avec les informations sur lesquelles sont fondés l’ensemble des processus de l’organisation.

L’ingénieur data :

• Fournit aux Data Scientists des données préparées pour l’entraînement de modèles ;
• Livre aux Data Analysts des tables claires et documentées pour le reporting ;
• Collabore avec les DevOps pour le développement et le déploiement de solutions, la supervision des systèmes et l’automatisation des tâches ;
• Communique avec les Product Owners pour prioriser les besoins ;
• Met en œuvre la stratégie data élaborée par le Chief Data Officer ;
• Établit un lien constant avec les départements métiers pour maîtriser les enjeux business et opérationnels de l’entreprise.

L’ingénieur data agit comme le chef d’orchestre technique de la plateforme data, en lien constant avec les attentes des métiers et les contraintes de l’infrastructure. Ce rôle pivot fait du Big Data Engineer un profil à la fois technique, stratégique et opérationnel, pilier des organisations data-driven.

Comment devenir Big Data Engineer ?

Le métier de Big Data Engineer est à la croisée entre le développement, l’administration de bases de données et la data science. Devenir ingénieur data nécessite donc de solides bases techniques, complétées par des soft skills pour communiquer efficacement avec les équipes.

Les compétences requises

Pour exercer le métier de Big Data Engineer, une alliance de compétences techniques et transverses est indispensable.

L’ingénieur data étant avant tout un technicien, les recruteurs sont attentifs à la maîtrise des connaissances suivantes :

• Langages de programmation : Python, Java, Scala ;
• Élaboration de requêtes SQL ;
• Bases de données NoSQL, telles que MongoDB, Cassandra ou Redis ;
• Traitement distribué, à l’aide des logiciels Apache Spark, Hadoop ou Flink ;
• Cloud computing, avec l’usage des solutions AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform ;
• Sécurité et conformité, à travers une sensibilité aux règles RGPD et aux principes de gouvernance.

Parmi les qualités humaines attendues, on compte notamment une grande capacité d’apprentissage, d’abstraction et d’analyse, un goût pour le travail en équipe, un esprit pédagogique et collaboratif, ainsi que la connaissance des méthodes agiles, notamment dans un environnement start-up.

La formation à suivre

Le métier d’ingénieur data est en forte tension : selon l’organisme de formation Jedha, le nombre de postes consacrés à ce métier devrait augmenter de 80 % à l’échelle mondiale d’ici 2030. Face à cette demande croissante, les cursus permettant d’accéder à cette profession se sont diversifiés.

Pour devenir ingénieur data, il est donc possible d’obtenir l’une des qualifications suivantes :

• Un diplôme en école d’ingénieurs ou d’informatique, de niveau bac +5 ;
• Un master universitaire en informatique ou en data science, après la validation d’un diplôme de niveau bac +3 ;
• Un mastère spécialisé, obtenu auprès d’un établissement privé, souvent en alternance ;
• Un titre professionnel inscrit au RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles), à l’issue d’une formation axée sur la reconversion professionnelle, suivie lors d’un bootcamp intensif ou sur une plateforme d’e-learning.

Pour compléter ces formations, il est conseillé de se doter d’une certification professionnelle, comme l’une des suivantes :

• Google Cloud Professional Data Engineer ;
• AWS Certified Solutions Architect ;
• dbt Certified Developer ;
• Microsoft Azure Data Engineer Associate.

FAQ

Dans quels types d’entreprises le Big Data Engineer travaille-t-il ?

L’ingénieur data peut exercer dans des organisations issues de tous secteurs, dès lors qu'elles gèrent de gros volumes de données. Il est notamment présent dans les grands groupes (banques, assurances, industrie), dans les start-ups tech, auprès des entreprises e-commerce, des opérateurs de télécommunications ou encore des acteurs de la santé.

Il travaille aussi en cabinet de conseil ou en ESN (Entreprise de Services Numériques), en tant que consultant. La transformation digitale des entreprises décuple la demande pour ce professionnel clé, en particulier dans les organisations qui investissent dans l’IA.

Peut-on exercer le métier de Big Data Engineer en freelance ?

Oui, de nombreux ingénieurs data choisissent d’exercer leur métier dans le cadre d’une mission freelance, attirés par la variété des tâches, la liberté dans la gestion de leur temps et une rémunération élevée. Les entreprises font appel à eux pour créer ou migrer une infrastructure data, réaliser un audit technique, déployer un outil cloud ou renforcer leur équipe sur un projet ponctuel.

Les missions durent généralement de quelques mois à un an. Une plateforme freelance comme Freelance-Informatique peut faciliter la recherche de professionnels qualifiés, en regroupant les experts data par compétences, niveau d’expérience et position géographique.

Quel est le salaire du Big Data Engineer ?

Le salaire de l’ingénieur data varie selon l’expérience, la localisation et le secteur. En France, un débutant peut prétendre à une rémunération située entre 42 000 et 46 000 euros brut par an. Pour ce type d’emploi, un profil confirmé gagne en moyenne 60 000 euros, tandis qu’un professionnel senior peut toucher 75 000 euros ou plus, notamment en région parisienne. En freelance, le TJM (Taux Journalier Moyen) débute autour de 450 euros et peut atteindre 700 euros ou plus.