L’ingénieur Big Data, ou data engineer, est responsable de la définition, du développement et de la mise en place des outils et infrastructures nécessaires aux équipes de Data Science pour analyser les données. Il gère les aspects opérationnels du traitement des données, qu’elles soient internes ou externes. Ce rôle est essentiel pour garantir que les solutions mises en œuvre soient sécurisées, efficaces et optimisées. Si vous envisagez une carrière dans ce domaine, voici les éléments clés à connaître.

En quoi consiste le métier de l’ingénieur en Big Data ?

Le métier d’ingénieur Big Data, également connu sous le nom de data ingénieur, joue un rôle prépondérant dans le développement des entreprises modernes. Rattaché à la direction des systèmes d’information, ce professionnel est responsable de la gestion globale des opérations liées aux bases de données.

En tant que premier maillon de la chaîne de traitement des données, le data ingénieur prépare le terrain pour le data scientist. Son objectif principal est de concevoir et de mettre en place des plateformes capables de gérer efficacement d’importants volumes de données.

La mission du data ingénieur consiste à structurer la base de données en hiérarchisant les informations selon leur priorité. Pour y parvenir, il analyse et croise les données internes de l’entreprise avec celles issues de sources externes. Son travail minutieux garantit la cohérence et la fiabilité des données, permettant ainsi aux data scientists d’effectuer leurs analyses dans des conditions optimales.

C’est grâce à l’expertise du data engineer que les données deviennent exploitables pour les autres acteurs du Big Data. Ces derniers peuvent alors utiliser des outils spécialisés, tels que le machine learning, pour dégager des tendances significatives.

Dans les structures de taille plus modeste, il n’est pas rare que le data engineer endosse également le rôle de data analyst. Il peut ainsi être amené à réaliser des études décisionnelles, en effectuant des croisements de données pour obtenir des informations fiables. Ces analyses contribuent à faciliter la prise de décision au sein de l’entreprise.

Quelles formations suivre pour devenir ingénieur Big Data ?

Pour accéder au métier d’ingénieur Big Data, un diplôme de niveau Bac +5 est généralement requis. Plusieurs options s’offrent aux candidats : une formation en informatique et réseaux dans une école d’ingénieurs ou un master en Data Science. L’ESIEA, par exemple, propose un diplôme d’ingénieur reconnu par la Commission des Titres d’Ingénieur (CTI).

Le parcours type commence après le baccalauréat par un Cycle Préparatoire de deux ans, qui pose les fondations du métier d’ingénieur. S’ensuit le Cycle Ingénieur, d’une durée de trois ans, où l’on peut se spécialiser en Intelligence Artificielle & Data Science. Cette spécialisation couvre divers aspects tels que le développement d’applications Big Data, la gestion de l’intelligence artificielle, la data science, le machine learning, la modélisation prédictive et les infrastructures Cloud.

L’alternance est une option intéressante, permettant de cumuler jusqu’à 3 ans d’expérience professionnelle, dont 18 mois de stage. Tout au long du Cycle Ingénieur, des projets scientifiques et techniques viennent compléter la formation théorique, offrant ainsi aux étudiants l’opportunité de mettre en pratique leurs connaissances.

Quelles sont les compétences requises en data engineering ?

Le métier d’ingénieur Big Data requiert un large éventail de compétences, tant techniques qu’humaines. Les fondements de cette profession reposent sur une solide formation en mathématiques, statistiques et informatique. Il est indispensable de bien connaître les rouages d’Internet, la gestion des bases de données, ainsi que divers langages de programmation tels que Scala, Python ou JavaScript. La maîtrise des outils spécifiques au Big Data est également primordiale. Cela inclut des bases de données et des cadriciels comme Kafka, Hadoop, Hive et Spark. L’ingénieur doit aussi être versé dans les méthodologies statistiques et les techniques d’analyse de données.

La maîtrise de l’anglais constitue un atout majeur dans ce domaine, notamment pour la compréhension de la documentation technique et la collaboration internationale. Au-delà des aspects techniques, certaines qualités personnelles sont particulièrement appréciées. L’esprit d’équipe est incontournable, car les projets Big Data impliquent souvent une collaboration étroite entre différents experts. L’organisation et la rigueur sont également des attributs valorisés, étant donné la complexité et l’ampleur des projets traités.

Quel est le salaire d’un ingénieur en Big Data ?

Le salaire d’un ingénieur Big Data débutant se situe généralement entre 2 500 et 3 500 euros bruts mensuels. Cette fourchette salariale reflète la valeur accordée à ces compétences spécialisées, même en début de carrière.

L’évolution de la rémunération suit souvent la courbe d’expérience du professionnel. Après trois à cinq ans dans le domaine, on observe fréquemment une progression significative. À ce stade, le salaire peut atteindre environ 5 000 euros bruts par mois, témoignant de l’expertise acquise et de la valeur ajoutée apportée aux projets. Pour les profils plus chevronnés, notamment en Île-de-France où se concentrent de nombreuses opportunités dans ce secteur, les revenus annuels peuvent dépasser les 50 000 euros.

Quelle évolution de carrière pour un ingénieur Big Data ?

Au fil de sa carrière, un ingénieur Big Data junior dispose de nombreuses opportunités d’évolution professionnelle. Les chemins possibles sont variés et permettent d’explorer différentes facettes du domaine des données. Parmi les options qui s’offrent à lui, on trouve des postes tels que consultant Big Data ou ingénieur Business Intelligence. L’évolution vers des postes de data scientist ou data analyst est également envisageable. Avec l’expérience, des opportunités de management s’ouvrent. Des postes tels que data security manager, chief data officer, ou master data manager deviennent accessibles. Pour ceux qui préfèrent rester proches des aspects techniques, les fonctions de tech lead data ou d’architecte Big Data représentent des évolutions naturelles.