Compétences clés
- Compétence clé 1: architecture et ingénierie des données (ETL/ELT, data pipeline)
- Clé 2: technologies big data ( Hadoop, Spark, Kafka ), et compétences cloud
- Clé 3: qualité des données, sécurité et gouvernance
L'expert Big Data aide les organisations à collecter, stocker, transformer et analyser de grandes volumes de données pour en extraire des insights et soutenir la décision. Il conçoit les architectures, optimise les flux et assure la qualité et la sécurité des données.
Missions principales
- Concevoir et déployer des pipelines de données (ETL/ELT) pour ingérer des données provenant de sources variées.
- Mettre en place des architectures data lake/data warehouse et assurer leur scalabilité.
- Optimiser les performances des requêtes et des traitements sur des volumes massifs (batch et streaming).
Salaire
À titre indicatif : débutant ~2 600–3 200 € brut/mois, confirmé ~4 000–6 000 € brut/mois en France selon secteur et localisation. Des postes seniors peuvent dépasser ces fourchettes selon responsabilités et expertise.
Formation et accès au métier
Formations/diplômes menant au métier: Bac+3 à Bac+5 en informatique, data science, ingénierie des données; alternance possible; certifications techniques utiles (par ex. Hadoop/Spark, cloud AWS/Azure/GCP); expérience pratique en projets data et en ingénierie logicielle.
Métiers proches
À ne pas confondre
Débouchés et évolution
Débouchés: secteurs finance, retail, énergie, télécom, santé; métiers qui recrutent: Data Engineer, Platform/Data Architect, MLOps, Responsable DataOps. Évolutions possibles: Architecte Big Data, Lead Data Engineer, Data Platform Manager.
Questions fréquentes
Quel salaire ?
À titre indicatif : débutant ~2 600–3 200 € brut/mois, confirmé ~4 000–6 000 € brut/mois. Variation selon région, entreprise et spécialisation.
Quelle formation ?
Bac+3 à Bac+5 (informatique, data science, ingénierie des données); alternance possible; certifications techniques utiles.
Quels débouchés ?
Data Engineer, Architecte Big Data, Data Platform Engineer, MLOps; secteurs: finance, retail, industrie, télécom, santé.