Compétences clés
- Compétence clé 1: conception et orchestration de pipelines de données
- Clé 2: maîtrise des frameworks big data (Spark, Hadoop) et des bases de données (SQL/NoSQL)
- Clé 3: notions de sécurité, qualité et gouvernance des données
Le métier décrit l’ingénierie des données: concevoir, construire et maintenir les systèmes qui collectent, stockent et transforment les données en vue d’analyses et de prise de décision. Le docteur big data peut impliquer une expertise avancée et une orientation R&D, tout en restant dans le cadre d’un data engineer.
Missions principales
- Concevoir des pipelines ETL/ELT pour intégrer des données issues de sources diverses.
- Optimiser les performances des bases de données et des lacs de données (data lake, data warehouse).
- Mettre en place des architectures de streaming et de batch processing.
Salaire
À titre indicatif : débutant ~4 500 € brut/mois, confirmé ~8 000 € brut/mois. Ce qui fait varier: localisation, secteur, niveau d’expertise, responsabilités managériales, seniorité en data science ou en ingénierie.
Formation et accès au métier
Formations/diplômes menant au métier: Bac+5 (Master ou équivalent) en informatique, data engineering, big data, informatique décisionnelle; spécialisation possible via des masters/doctorats. Alternance et stages fortement appréciés.
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À ne pas confondre
Débouchés et évolution
Débouchés, secteurs qui recrutent, évolutions: secteurs technologiques, fintech, e-commerce, santé, énergie et administrations; évolutions possibles vers lead data engineer, architecte data, responsable dataOps, expert en IA et apprentissage automatique.
Questions fréquentes
Quel salaire ?
Voir la section salaire (débutant ~4 500 € brut/mois, confirmé ~8 000 € brut/mois, selon contexte).
Quelle formation ?
Master ou diplôme équivalent en informatique, data engineering, big data; alternance et stages valorisés.
Quels débouchés ?
Data engineer senior, architecture data, lead data engineer, roles en dataOps et gouvernance des données.