Compétences clés
- Compétence clé 1:Architecture et pipelines de données
- Compétence clé 2:Gouvernance et qualité des données
- Compétence clé 3:Programmation et gestion d’infrastructures
Un ingénieur/une ingénieure données conçoit, construit et optimise les solutions permettant de stocker, traiter et exploiter des données au sein d’une organisation. Il/elle assure la qualité des données, l’intégration des flux et la scalabilité des architectures pour soutenir l’analyse et les décisions métiers.
Missions principales
- Concevoir des pipelines d’ingestion et de traitement de données
- Mettre en place des architectures data (data lake, data warehouse, lakehouse)
- Assurer la qualité, la sécurité et la gouvernance des données
Salaire
À titre indicatif : débutant ~4 000 € brut/mois, confirmé ~7 500 € brut/mois. Ce qui fait varier : localisation (Paris vs provinces), taille de l’entreprise, niveau d’expertise technique, et responsabilités (leadership d’équipe, supervision d’architectures).
Formation et accès au métier
Formations/diplômes menant au métier: Bac +5 (Master ou diplôme d’ingénieur en informatique, data science, MIAGE, statistiques), alternance possible en école/université; compétences en déploiement d’infrastructures cloud (AWS/Azure/GCP), orchestration (Airflow), bases de données SQL/NoSQL, programmation Python/Scala, outils de streaming (Kafka), principes de sécurité et de conformité (RGPD).
Métiers proches
À ne pas confondre
Débouchés et évolution
Débouchés, secteurs qui recrutent: secteur tech, télécommunications, grande distribution, fintech, santé, industrie, services publics. Évolutions possibles: lead data engineer, architecte data, directeur data, responsable dataOps.
Questions fréquentes
Quel salaire ?
Voir la section Salaire indicatif. En pratique, débutant ≈ 4 000 € brut/mois, confirmé ≈ 7 500 € brut/mois.
Quelle formation ?
Titre d’ingénieur ou Master en informatique/data, MIAGE, diplôme équivalent, avec alternance privilégiée pour l’expérience pratique.
Quels débouchés ?
Postes d’ingénieur/ingénieure données, dataOps, architecte data, lead data engineer, responsable data au sein de grandes entreprises ou start-ups.