Ingénieur data : tout savoir sur ce métier essentiel de la data

Le métier d’ingénieur data, aussi appelé Data Engineer, est incontestablement l’expertise la plus recherchée par les entreprises dans le secteur de la donnée. Entre 2025 et 2030, le nombre de postes devrait augmenter de 81 % à l’échelle mondiale pour ce rôle clé, selon l’organisme de formation Jedha.

L’ingénieur data occupe en effet une place cruciale dans la chaîne de données : il collecte et structure les informations afin de les rendre exploitables, pour en tirer des analyses menant à une prise de décision éclairée. Réactivité, innovation, compétitivité : à l’ère du Big Data, les données sont devenues un levier stratégique pour les entreprises, à la recherche de professionnels qualifiés pour en extraire des recommandations concrètes et activables.

En quoi consiste le métier d’ingénieur data ? Quelles sont les missions du Data Engineer ? De quelles compétences est-il doté ? Freelance-Informatique décrypte le rôle central de ce spécialiste au sein de l’écosystème data.

Qu’est-ce qu’un ingénieur data ?

Ingénieur data : la définition

L’ingénieur data, ou Data Engineer, est un professionnel de la tech spécialisé dans la conception, la mise en place et la maintenance des infrastructures de données. Son rôle principal est d’assurer que les informations, souvent dispersées, brutes et hétérogènes, soient collectées, traitées, stockées et rendues accessibles de manière fiable et sécurisée.

Le Big Data Engineer n’est pas seulement un technicien : il dispose d’une grande connaissance des besoins métiers et optimise l’acheminement des données en fonction des objectifs de l’entreprise. Pour s’adapter aux besoins de cette dernière, il s’assure également de la scalabilité de l’architecture data, c’est-à-dire sa faculté à s’adapter à une hausse du volume d’informations tout en conservant ses fonctionnalités et son efficacité.

Garantir la protection et la traçabilité de la donnée fait également partie des attributions du Data Engineer. Grâce à une excellente maîtrise de la réglementation imposée aux organisations en matière de conservation et d’utilisation des données, il s’assure de leur conformité aux exigences réglementaires, ainsi que du respect des règles de gouvernance établies par le Data Owner.

La place de l’ingénieur data dans la chaîne de données

Le Data Engineer travaille en amont de la chaîne de valorisation de la donnée : sans lui, les informations ne sont ni disponibles ni exploitables par les analystes de données et les Data Scientists. L’ingénieur data est donc le bâtisseur de l’architecture data sur laquelle repose toute analyse. Il peut également élaborer une stratégie smart data, en triant les informations à la source pour optimiser les coûts et la performance des systèmes.

Dans un environnement data-driven, les données suivent un parcours précis, de leur création, via des applications, des capteurs ou les comportements des utilisateurs, jusqu’à leur exploitation pour la prise de décision. L’ingénieur data agit au cœur de ce cycle, en particulier lors des étapes suivantes :

• L’ingestion des données, c’est-à-dire leur collecte depuis des sources variées : API (Application Programming Interfaces), bases de données SQL (Structured Query Language) ou NoSQL (Not Only SQL), fichiers, objets connectés ;
• La création de data pipelines ;
• Le nettoyage, l’enrichissement et la transformation des données brutes ;
• Le stockage de l’information dans des environnements adaptés, tels que des data warehouses ou des data lakes ;
• La sécurisation et la gouvernance de la donnée, en matière de qualité, de conformité et de gestion des droits d’accès.

Toutes les missions du Data Engineer poursuivent un objectif unique : préparer une donnée fiable et structurée pour qu’elle puisse ensuite être exploitée par les autres métiers de la data, à des fins d'analyse ou d’élaboration de modèles prédictifs.

Dans quels types d’entreprises l’ingénieur data travaille-t-il ?

Le métier de Data Engineer est exercé dans une grande diversité d’entreprises, car la donnée est devenue un actif stratégique dans tous les secteurs, de la banque au e-commerce, en passant par la santé.

De nombreuses organisations recrutent des ingénieurs data, dotés de compétences plus ou moins étendues en fonction de la taille de la structure :

• Les grandes entreprises et les groupes internationaux, manipulant de vastes actifs de données, structurés par les Data Engineers afin d’optimiser les processus, d’alimenter les plateformes de Business Intelligence (BI) ou de concevoir des modèles prédictifs ;
• Les start-ups tech, qui disposent d’une équipe data de taille réduite, travaillant sur une infrastructure moderne et cloud-native. Les produits basés sur l’Intelligence Artificielle (IA) nécessitent notamment l’intervention d’un ingénieur data ;
• Les entreprises e-commerce, qui génèrent d’immenses quantités de données clients, à la fois comportementales et transactionnelles. Opérant aux côtés du Data Analyst Marketing, le Data Engineer structure les flux d’informations pour permettre l’analyse des performances ;
• La santé, la banque ou l’assurance, secteurs réglementés qui doivent assurer la qualité, la traçabilité et la conformité des données auxquelles ils ont recours ;
• Les cabinets de conseil et les ESN (Entreprises de Services Numériques), qui font intervenir le Data Engineer en tant que consultant auprès de leurs clients.

Certains ingénieurs data choisissent également de travailler auprès de leurs propres clients dans le cadre d’une mission freelance, pour une durée de quelques semaines à plusieurs mois. Ils disposent alors d’un statut d’indépendant qui leur permet de bénéficier de revenus supérieurs à ceux d’un salarié et d’une grande liberté dans l’exercice de leur activité. Ils peuvent notamment être contactés par une organisation via une plateforme freelance comme Freelance-Informatique, regroupant des profils spécialisés dans le domaine du Data Engineering, ou ingénierie des données.

Quelles sont les missions d’un ingénieur data ?

L’ingénieur data occupe un rôle technique et transversal au sein des équipes data. Pour mettre à disposition des données fiables, structurées et prêtes à l’emploi auprès des Data Scientists et des analystes Big Data, il intervient tout au long de la chaîne de traitement de la donnée.

La collecte et l’intégration des données

La première mission du Data Engineer est d’extraire des données depuis des sources multiples, dans des formats variés. Ces informations, structurées, semi-structurées et non structurées, peuvent notamment provenir :

• De bases de données relationnelles : PostgreSQL, MySQL, etc. ;
• D’API ou de logiciels SaaS (Software as a Service) ;
• De fichiers plats, c’est-à-dire constitués de texte brut, aux formats CSV, JSON ou XML ;
• De données événementielles, telles que les logs ou fichiers journaux ;
• De capteurs IoT (Internet of Things) ;
• De solutions CRM (Customer Relationship Management) ou ERP (Enterprise Ressource Planning) ;
• De plateformes e-commerce.

L’ingénieur data met en place des connecteurs, des scripts ou des services d’ingestion afin d’automatiser la collecte des informations, en tenant compte de leur format, de leur fréquence et de leur volumétrie. Cette première étape est cruciale : des données mal intégrées peuvent nuire à l’ensemble de la chaîne d’analyse.

La conception de pipelines de données

Une fois les informations collectées, l’ingénieur data conçoit des pipelines de données. Il s’agit de flux automatisés, parfois appelés ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (Extract, Load, Transform) qui assurent le passage des données de l’état brut à un format exploitable. Après sa collecte, la data est nettoyée, normalisée et enrichie, puis acheminée vers des espaces de stockage adaptés.

Les data pipelines peuvent fonctionner :

• Par lot : la donnée est alors accumulée puis traitée à intervalles réguliers, par exemple toutes les heures, toutes les nuits ou une fois par jour. On parle alors de batch processing ;
• En temps réel : l’information est traitée à la seconde où elle est générée. Doté d’une très faible latence, ce système est appelé streaming de données.

Le nettoyage, la transformation et la structuration des données

Les informations brutes sont souvent incomplètes, incohérentes ou non standardisées. L’ingénieur data est donc chargé d’un travail de nettoyage, qui implique :

• La suppression des doublons ;
• La gestion des valeurs manquantes ;
• La conversion d’unités ou de formats ;
• La détection et la correction des anomalies.

Il applique ensuite des transformations pour enrichir ou croiser les données, grâce à des jointures, des regroupements ou des agrégations. Enfin, il les structure selon des modèles définis pour faciliter leur exploitation en aval, notamment dans les outils de BI ou d’intelligence artificielle, mettant en œuvre les méthodes de prompt engineering.

La mise en place de l’architecture data

L’ingénieur data est aussi responsable de la conception technique de l’infrastructure data, en collaboration avec le Data Architect. À travers ce rôle, il est notamment chargé :

• Du choix du type de stockage à adopter, en choisissant parmi les data lakes, gisements de données non structurées, les data warehouses, espaces de stockage accueillant des informations structurées, ou une approche lakehouse, qui mêle ces deux types d’environnements ;
• De la conception d’une architecture cloud ou on-premise, c’est-à-dire sur site ;
• De la gestion des bases de données SQL ou NoSQL ;
• De la sécurisation des informations et de leur mise en conformité aux diverses réglementations : RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données), NIS 2 (Network and Information Security), ISO/CEI 27001.

Il veille à ce que l’architecture soit évolutive, performante et résiliente, afin d’être capable de supporter l’extension des volumes, la complexité croissante des traitements et l’intégration progressive de nouvelles technologies.

La collaboration avec les équipes

L’ingénieur data ne travaille pas seul. Il collabore au quotidien avec d’autres profils, étant donné qu’il agit en amont de la chaîne de données et constitue un maillon clé de l’entreprise data-driven. Parmi ses interlocuteurs, on retrouve :

• Les Data Analysts, pour comprendre les besoins métiers et leur fournir des jeux de données pertinents ;
• Le Lead Data Scientist et les Data Scientists, pour préparer les données nécessaires à l'entraînement de modèles prédictifs basés sur la science des données ;
• Les DevOps, pour automatiser les déploiements et optimiser les ressources à leur disposition ;
• Les Product Owners, pour suivre l’avancement des projets data et prioriser les évolutions à mettre en place ;
• Le Chief Data Officer (CDO), afin de suivre la stratégie fixée par le manager de l’équipe data.

En lien constant avec les départements métiers, le Data Engineer a aussi pour mission la compréhension profonde des processus et des besoins opérationnels pour concevoir une infrastructure data cohérente, ancrée dans le fonctionnement de l’organisation.

Il participe en outre aux rituels agiles, tels que les Daily Stand-Up Meetings de la méthode Scrum ou la conception de plannings, afin d’informer les équipes de l’avancée de ses tâches. Il contribue également à documenter les data pipelines et participe au développement de la plateforme data selon les besoins de l’entreprise.

Quelles sont les compétences de l’ingénieur data ?

Le métier d’ingénieur data repose sur un socle technique solide, mais aussi sur des compétences transverses qui lui permettent de collaborer efficacement avec d’autres équipes et de comprendre les enjeux métiers.

Les aptitudes techniques

L’ingénieur data doit maîtriser un large éventail de technologies, d’outils et de langages, car il intervient sur toute la chaîne technique de traitement de la donnée. Les recruteurs recherchent les compétences suivantes chez les candidats au poste de Data Engineer :

• La maîtrise des langages de programmation, notamment Python, Java, Scala et SQL ;
• La connaissance des principaux SGBD (Systèmes de Gestion de Base de Données), relationnels ou non relationnels : PostgreSQL, MySQL, MongoBD, Cassandra, Redis ;
• La capacité à concevoir des pipelines de données et à utiliser les logiciels dédiés : Apache Airflow, Fivetran, Tailend ;
• L’usage des outils de cloud computing : services de stockage, d’orchestration, de calcul et de sécurité cloud ;
• L’utilisation des solutions de versioning et de DevOps pour le déploiement en production.

Les compétences transverses

Au-delà de l’aspect technique, les offres d’emploi de Data Engineer exigent des soft skills cruciales pour communiquer avec les équipes et répondre aux besoins de l’organisation en matière de gestion et d’utilisation des données :

• Une grande capacité d’analyse, pour détecter les incohérences dans les jeux de données et construire des systèmes fiables, testés et documentés ;
• D’excellentes facultés de communication et un goût pour le travail en équipe, afin d’échanger avec des profils non techniques, de vulgariser des concepts et de formuler des recommandations ;
• Une compréhension profonde des enjeux métiers, pour faire le lien entre technique et objectifs business ;
• La connaissance des méthodologies agiles, telles que Scrum ou Kanban, notamment pour travailler dans l’univers des start-ups tech ;
• Une culture de la qualité des données, pour garantir l’exactitude, la complétude et la fraîcheur de la data ;
• La veille technologique, afin de se tenir informé des nouveaux outils, des bonnes pratiques et des technologies émergentes.

Quelle formation suivre pour devenir ingénieur data ?

Selon Les Échos START, le métier de Data Engineer est la profession la plus recherchée sur le marché de la data en France. Pour accéder à cette expertise en tension, plusieurs parcours de formation sont envisageables :

• Un diplôme en école d’ingénieurs ou d’informatique, généralement de niveau bac +5 ;
• Un master universitaire, avec une spécialisation en informatique, en data science ou en Big Data, accessible après une licence de niveau bac +3 ;
• Un mastère spécialisé, proposé par un établissement privé, souvent en alternance pour allier connaissances théoriques et expérience sur le terrain ;
• Une reconversion professionnelle au sein d’un bootcamp ou d’une formation web en e-learning, afin de changer de secteur ou d’ajouter une spécialité à un diplôme généraliste.

L’obtention de certifications professionnelles, telles que l’AWS (Amazon Web Services) Certified Solutions Architect ou le certificat Professional Data Engineer proposé par Google, est également très appréciée chez les candidats lors des processus de recrutement.

FAQ sur l’ingénieur data

Quel est le salaire d’un ingénieur data ?

Le salaire d’un ingénieur data varie selon son niveau d’expérience, sa localisation et son statut (freelance ou salarié). En France, un débutant peut toucher une rémunération située entre 42 000 euros et 46 000 euros brut par an. Un profil expérimenté atteint en moyenne 60 000 euros, tandis qu’un senior peut dépasser les 75 000 euros, notamment à Paris. En freelance, le TJM (Taux Journalier Moyen) est généralement compris entre 450 euros et 700 euros.

Est-il possible de se reconvertir en tant qu’ingénieur data ?

Oui, la reconversion vers le métier d’ingénieur data est possible, à condition d’avoir des bases solides en programmation, en langage SQL et en architecture des systèmes de données.

Des bootcamps et des formations en e-learning permettent d’acquérir ces compétences en quelques mois. Il est également recommandé de travailler sur des projets concrets pour démontrer sa maîtrise des aptitudes attendues lors d’un processus de recrutement. La demande étant forte, les profils en reconversion sont appréciés, notamment dans les ESN et les start-ups.

Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst : quelles sont les différences entre ces professions ?

Ces trois experts, sous la direction du Chief Data Officer, appartiennent à la chaîne de valorisation de la donnée, mais interviennent à différents stades et ont des rôles différents :

• Le Data Engineer construit les pipelines de données et l’architecture technique ;
• Le Data Analyst exploite les données existantes pour produire des rapports et aider à la prise de décision ;
• Le Data Scientist développe des modèles prédictifs ou prescriptifs à l’aide du machine learning.