Engineering data : les compétences à obtenir pour ce métier clé

59 % des dirigeants considèrent la data comme un levier stratégique crucial pour le développement de leur entreprise, selon Jedha. Tirer pleinement parti des données n’est plus un avantage concurrentiel, mais bien un prérequis pour croître et évoluer sur le marché. Pour extraire des informations exploitables du flux de mégadonnées collectées par les organisations, une expertise est devenue indispensable : le data engineering.

Derrière les tableaux de bord, les supports de visualisation et les analyses prédictives se cachent les Data Engineers, qui conçoivent, structurent et fiabilisent les informations. Selon IBM, 80 % de la donnée récoltée en 2025 est non structurée ou semi-structurée, ce qui rend essentielle l’intervention de ces spécialistes qui construisent des pipelines de données afin de les exploiter.

Mais en quoi consiste exactement l’engineering data ? Quel est le rôle d’un Data Engineer ? Quelles compétences doit-il posséder pour exercer sa fonction ? Savoir-faire technique, soft skills, parcours de formation : Freelance-Informatique fait le point sur les aptitudes fondamentales pour se lancer dans le data engineering.

Data engineering : un métier clé dans la chaîne de la donnée

L’engineering data détermine la qualité du flux de données d’une entreprise. Il s’agit ainsi d’une expertise déterminante sur un marché où les sociétés data-driven se démarquent durablement de leurs concurrents. En quoi consiste cette discipline ? Quels métiers interviennent dans la chaîne de la donnée ? Suivez le guide !

Qu’est-ce que le data engineering ?

Le data engineering, ou ingénierie des données, désigne l’ensemble destechniques, des outils et des méthodes permettant decollecter, de structurer, de transformer, de stocker et de rendre accessibles des données brutes, souvent en très grande quantité. L’objectif de cette discipline clé du Big Data ? Préparer des données propres, fiables et exploitables pour les autres métiers de la data, tels que les Data Owners, les analystes de données ou les Data Scientists.

Le Data Engineer conçoit des pipelines de données. Il s’agit de chaînes automatisées qui récupèrent les données brutes issues de différentes sources, telles que des API (Application Programming Interfaces), des bases de données ou des fichiers logs, puis les nettoient, les transforment et les intègrent dans un nouvel environnement de stockage.

Si la donnée est le nouveau pétrole, le Data Engineer est chargé de la raffiner : il transforme une matière brute et disparate en une ressource fiable et prête à l’emploi pour les usages métiers.

Data Engineer : une fonction stratégique en 2025

Avec l’explosion du volume de données récoltées, l’évolution rapide des architectures cloud et la démocratisation des objets connectés, le métier de Data Engineer est devenu crucial pour assurer la scalabilité et la fiabilité des systèmes d’information.

L’ingénieur data s’assure que la donnée arrive au bon endroit, au bon moment, dans un format exploitable pour permettre aux analystes et aux Data Scientists de formuler des recommandations et des modèles menant à la prise de décision et à l’alimentation des outils de pilotage et de reporting.

Loin d’être un simple technicien de la donnée, il est devenu un véritable architecte stratégique au service des entreprises, capable d’anticiper les besoins métiers et d’optimiser le flux de données pour l’utilisation de nouvelles technologies comme l’Intelligence Artificielle (IA). En assurant la sécurité et la traçabilité des systèmes de gestion de données, il assure également la conformité aux exigences réglementaires, notamment le respect du RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).

Selon un rapport de Dice Tech Jobs, le métier de Data Engineer est l’une des professions les plus recherchées sur le marché de la tech, devant celles de Data Scientist et de Data Analyst. L’organisme de formation Jedha affirme qu’entre 2025 et 2030, une hausse de 81 % du nombre de postes en data engineering est attendue. Les Échos START confirment cette tendance, en plaçant la fonction de Data Engineer en première position sur le podium des expertises les plus demandées en France dans le secteur de la data.

Quelle est la différence entre un Data Engineer, un Data Analyst et un Data Scientist ?

Data Engineer, Data Analyst et Data Scientist sont des métiers proches, mais leurs missions et leurs compétences sont distinctes et se situent à différents niveaux de la chaîne de traitement des données :

• Le Data Engineer conçoit et maintient l’infrastructure de données. Il dispose de compétences en gestion de base de données et en programmation. Il maîtrise également les infrastructures cloud ;
• Le Data Analyst extrait des recommandations à partir d’informations existantes. Spécialisé en analyse statistique et en data visualisation, il utilise des solutions de Business Intelligence (BI) comme Tableau ou Power BI ;
• Le Data Scientist crée des modèles prédictifs ou prescriptifs à partir d’ensembles de données. Le machine learning, la modélisation et les statistiques sont les outils fondamentaux de cet expert de la science des données.

Les compétences techniques du Data Engineer

Pour concevoir et maintenir des architectures de données robustes, le Data Engineer doit posséder une solide maîtrise technique, à la croisée du développement et de la data. Place à un tour d’horizon des compétences clés à maîtriser pour devenir Big Data Engineer !

La maîtrise des bases de données

La connaissance approfondie des bases de données relationnelles, fondées sur le langage SQL (Structured Query Language), est un incontournable pour exercer l’activité de Data Engineer. Ce dernier doit être capable d’interroger, de structurer et d’optimiser des bases à l’aide de SGBD (Systèmes de Gestion de Base de Données) comme PostgreSQL, MySQL ou SQL Server.

Mais dans un environnement Big Data, il doit aussi se familiariser avec les bases NoSQL (Not Only SQL), plus adaptées à la gestion de grands volumes de données souvent non structurées ou semi-structurées. MongoDB, Cassandra ou Redis sont les bases NoSQL les plus connues.

En fonction du cas d’usage, le Data Engineer choisit l’outil le plus adapté : SQL ou NoSQL ? À lui de choisir ou d’opter pour une approche hybride, combinant ces deux technologies.

La connaissance des langages de programmation

Autre compétence technique attendue pour exercer l’activité de Data Engineer : la maîtrise des langages de programmation. Le langage Python est aujourd’hui le plus répandu dans l’écosystème data. Il permet d’écrire des scripts de traitement, de manipuler les données à l’aide de bibliothèques comme Pandas, NumPy ou SciPy, et d’automatiser les flux de travail.

Java et Scala restent cependant des technologies très utilisées, notamment dans des environnements distribués comme Apache Spark ou Hadoop. La maîtrise d’un ou plusieurs de ces langages, en complément de SQL, est donc essentielle pour développer des pipelines, des API ou des processus de traitement des données.

La gestion des pipelines de données

Le Data Engineer conçoit des pipelines de données pour assurer l’acheminement des données de leur source à leur emplacement de stockage final. Pour cela, il met en place des processus ETL (Extract, Transform, Load), chargés d’extraire la data nécessaire à l’étude des données brutes, de la convertir en un format adapté aux besoins opérationnels et de la transférer vers une architecture de stockage de données.

Le data engineering consiste aussi à garantir la fiabilité et la performance des flux, ainsi qu’à remédier aux éventuelles erreurs et à accompagner les transformations complexes de la chaîne de la donnée.

L’usage des outils de cloud computing

Selon IT Social, 70 % des entreprises françaises utilisent des infrastructures cloud pour des fonctions critiques, telles que la gestion des données ou les applications métiers. Gartner prévoit ainsi que 85 % des sociétés françaises adopteront sous peu une stratégie cloud-first pour répondre à leurs impératifs de flexibilité et d’agilité.

Les architectures data sont aujourd’hui fondées sur le cloud : les missions de data engineering intègrent donc la maîtrise de ces outils comme AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure ou Google Cloud Platform (GCP).

Des certifications attestant d’une connaissance approfondie de ces outils sont recherchées par les recruteurs, notamment dans les contextes de migration ou de déploiement cloud.

La conception de l’architecture data

Enfin, le Data Engineer doit être capable de concevoir des architectures data efficaces et pérennes :

• Les data lakes ou lacs de données, gisements de données brutes, structurées ou non, dédiés à la conservation de la data pour des usages ultérieurs (exploration, IA, archivage) ;
• Les data warehouses, aussi appelés entrepôts de données, espaces de stockage où l’information structurée est centralisée à des fins analytiques.

Le Data Engineer est responsable du choix de l’architecture en fonction des besoins métiers, du volume de données, de la fréquence de mise à jour et des contraintes de coût et de performance.

Les compétences transverses du Data Engineer

Au-delà de la maîtrise technique, l’engineering data exige des compétences transverses. Ces soft skills permettent à l’ingénieur data de mieux collaborer avec les équipes, de comprendre les enjeux business et de concevoir des solutions alignées avec les besoins de l’entreprise.

La compréhension des enjeux métiers

Le Data Engineer n’opère pas dans une bulle technique : il maintient au contraire un lien permanent avec les directions métiers pour s’assurer de répondre à leurs besoins. Il manipule des données qui ont une valeur stratégique pour les services marketing, finance, logistique ou RH (Ressources Humaines). Il doit donc maîtriser en profondeur :

• Les objectifs métiers liés à la donnée, tels que l’optimisation du CAC (Coût d’Acquisition Client), le suivi des performances ou la prévision des ventes de produits commercialisés ;
• Les indicateurs clés attendus par les utilisateurs finaux ;
• Les règles de gouvernance des données.

Cette sensibilité business lui permet de concevoir des architectures utiles, évolutives et conformes aux exigences réglementaires et aux politiques internes de gestion des données établies par les Data Owners et mises en œuvre par les Data Stewards.

Les connaissances en sécurité

En 2024, une entreprise française sur deux a été touchée par une attaque informatique selon le Baromètre du CESIN (Club des Experts de la Sécurité de l’Information et du Numérique). L’explosion des cybermenaces touche tous les secteurs, de l’industrie au e-commerce. Cette vulnérabilité face aux pirates informatiques s’accompagne d’un durcissement de la réglementation, avec le RGPD, la norme ISO/CEI 27001 et la directive NIS 2 (Network and Information Security).

Les Data Engineers doivent donc intégrer les bonnes pratiques en matière de sécurité des données dès la conception de l’architecture, à travers le chiffrement des informations sensibles, la gestion des identités et des accès (IAM ou Identity and Access Management) et la journalisation des actions au sein de fichiers logs.

Au-delà de la sécurisation de la donnée, le data engineering consiste à garantir sa fiabilité en mettant en place des mécanismes de contrôle de la qualité des informations. La détection des doublons, des valeurs aberrantes et des erreurs de format doit être assurée pour éviter toute incohérence pouvant fausser l’analyse ou la prise de décision.

La capacité à travailler en équipe

Le Data Engineer évolue rarement seul. Au contact des experts métiers, il est aussi pleinement inclus dans l’équipe data. Il collabore avec :

• Les Data Scientists pour préparer les jeux de données d’apprentissage ;
• Les Data Analysts pour répondre à leurs besoins de requêtage ;
• Les équipes DevOps pour assurer la mise en production des pipelines.

Une bonne communication, un esprit d’équipe et la maîtrise des méthodologies agiles telles que Scrum ou Kanban sont donc essentielles pour s’intégrer dans des équipes pluridisciplinaires. L’approche DataOps est également une compétence clé pour exercer le métier de Data Engineer : elle applique l’agilité à la chaîne de la donnée pour décupler son efficience.

La veille technologique

L’écosystème data évolue à une vitesse fulgurante. Un spécialiste en data engineering est ainsi doté d’une grande curiosité technique et de fortes capacités d’apprentissage. Un Data Engineer doit ainsi se tenir informé en permanence des nouveautés concernant les frameworks, les outils low code et les bonnes pratiques en matière de sécurité.

Cette veille technologique lui permet non seulement de rester en phase avec les technologies les plus récentes, mais aussi d’automatiser une partie de son travail en ayant recours à des outils pour éviter les tâches répétitives et fiabiliser le traitement des données.

Comment développer ses compétences en engineering data ?

Face à la pénurie de main-d’œuvre qualifiée rencontrée par les entreprises, le métier de Data Engineer attire de plus en plus de profils, issus de cursus techniques ou de reconversions professionnelles. L’alliance entre formation académique, certifications et expérience sur le terrain donne lieu à des opportunités de carrière dans ce rôle très demandé.

Les formations initiales et spécialisées

Les Data Engineers sont souvent dotés d’un diplôme de niveau bac +5, obtenu à l’issue d’une formation en école d’ingénieurs ou d’informatique. De nombreux organismes proposent ainsi des spécialisations en data engineering pour accéder à cette profession. L’ENSAI, l’ECE, l’EFREI, l’EPSI ou EPITA sont notamment des écoles réputées dans ce secteur.

La voie universitaire permet également d’accéder au poste de Data Engineer, en optant pour un master spécialisé afin d’accéder à un niveau bac +5. Certains MSc (Masters of Science) proposés par des écoles réputées comme HEC ou Kedge mènent aussi à cette profession, en combinant approche business et technique.

Les certifications professionnelles

Pour les professionnels en poste, les profils autodidactes ou les freelances, il est possible de monter en compétences grâce à des certifications techniques. Ces diplômes additionnels décuplent considérablement l’attractivité d’un profil lors d’une recherche d’emploi. Les services cloud les plus connus proposent notamment des certifications appréciées par les recruteurs :

• La Microsoft Azure Data Engineer Associate ;
• Les certifications Amazon Web Services ;
• La Databricks Engineer Associate.

Face à la demande croissante de la part des entreprises, des formations courtes et intensives de type bootcamps sont également proposées, menant à l’obtention d’un titre professionnel inscrit au RNCP (Répertoire National des Certifications Professionnelles).

FAQ sur le data engineering

Faut-il savoir coder pour devenir Data Engineer ?

Oui, la programmation est indispensable pour exercer ce métier. Un Data Engineer doit savoir coder, principalement en Python, pour concevoir des pipelines de traitement, automatiser des tâches ou manipuler des données. La maîtrise du SQL est également essentielle pour la gestion de bases de données relationnelles.

Quelle est la différence entre un Data Engineer et un Data Architect ?

Le Data Engineer construit et maintient les flux de données au quotidien, tandis que le Data Architect conçoit la vision globale de l’infrastructure data. L’architecte définit les normes, les outils, les structures et les bonnes pratiques à adopter, tandis que l’ingénieur data les met en œuvre. Bien que le Data Architect agisse à un niveau plus stratégique, ces deux rôles sont complémentaires.

Le Data Engineer peut-il travailler en freelance ?

Oui, il est possible d’exercer l’activité de Data Engineer en tant qu’indépendant, en intervenant en entreprise dans le cadre d’une mission freelance. Par manque de ressources en interne ou pour renforcer ponctuellement ses équipes, une société peut rechercher des experts data pour mettre en place des pipelines de données, procéder à une migration vers le cloud ou déployer une architecture data.

Pour se lancer à son compte en tant que Data Engineer, il est conseillé de bénéficier d’une expérience approfondie pour faire preuve d’une excellente maîtrise technique et d’un réseau étendu. S’inscrire sur une plateforme freelance est aussi un bon moyen de décrocher quelques premières missions.