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Data Engineer
L’ingénieur des données (Data Engineer) est un spécialiste de la gestion, du traitement et de la valorisation des données.
Il conçoit, construit et maintient les infrastructures permettant de collecter, stocker, transformer et rendre accessibles les données aux autres métiers (data scientists*, analystes, développeurs, etc.).
*Un data scientist (ou scientifique des données) est un professionnel qui collecte, nettoie, analyse et interprète de grandes quantités de données afin d’en extraire des informations utiles pour la prise de décision au sein d’une entreprise.
L’ingénieur des données (Data Engineer), c’est l’architecte de l’infrastructure data. Il s’agit d’un métier technique, exigeant mais passionnant, au carrefour du développement logiciel, de l’administration système et de la data science. Il offre un impact business direct et de belles perspectives de carrière.
En d’autres termes, l’ingénieur des données prépare le terrain pour que les autres puissent exploiter les données efficacement.
Répartition
Paris / Province
40% en Province
Répartition
Hommes / Femmes
27% Femmes
L’ingénieur des données (Data Engineer), c’est l’architecte de l’infrastructure data. Il s’agit d’un métier technique, exigeant mais passionnant, au carrefour du développement logiciel, de l’administration système et de la data science. Il offre un impact business direct et de belles perspectives de carrière.
En d’autres termes, l’ingénieur des données prépare le terrain pour que les autres puissent exploiter les données efficacement.
Répartition
Paris / Province
40% en Province
Répartition
Hommes / Femmes
27% Femmes
Quel est le rôle
de l’ingénieur des données (data engineer) ?
Le rôle de l’ingénieur de données se concentre sur tout le cycle de vie des données, depuis leur collecte jusqu’à leur mise à disposition pour l’analyse.
Ses missions principales :
1. Collecte des données : connecter différentes sources (API*, bases de données, fichiers, capteurs, etc.).
*API :Application Programming Interface, ou Interface de Programmation d’Applications
2. Transformation et nettoyage : structurer les données dans un format cohérent et exploitable via des processus ETL* ou ELT**.
*ETL : Extract, Transform, Load (Extraire, Transformer, Charger) **ELT : Extract, Load, Transform (Extraire, Charger, Transformer)
3. Stockage : concevoir et gérer des entrepôts et des lacs de données (data warehouse*, data lake**).
*Un data warehouse (ou entrepôt de données en français) est une base de données centralisée.
**Un data lake (ou lac de données en français) est un espace de stockage centralisé)
4. Automatisation : créer des pipelines de données robustes et automatisés (souvent avec des outils comme Airflow, Prefect*, etc.).
*Airflow, Prefect : outils qui exécutent des tâches dans un ordre précis
5. Sécurité et qualité : garantir la fiabilité, la disponibilité et la confidentialité des données.
6. Collaboration : travailler avec les data scientists, les data analysts* et les équipes IT** pour répondre aux besoins métier.
*Un data analyst (ou analyste de données) est un professionnel qui examine, nettoie et interprète les données afin d’aider une entreprise à comprendre sa performance et à prendre de meilleures décisions.)
**Une équipe IT (abréviation de Information Technology, ou équipe informatique en français) désigne un groupe de professionnels chargés de la gestion, du développement et du maintien des systèmes d’information et des technologies d’une organisation).
Pourquoi fait-on appel à un
data engineer (ingénieur des données) ?
Les entreprises font appel à un ingénieur des données pour exploiter efficacement leurs données et en tirer de la valeur.
Dans un monde où les données sont omniprésentes (clients, ventes, capteurs, réseaux sociaux, etc.), l’ingénieur des données joue un rôle essentiel pour transformer ce flux d’informations brutes en un actif stratégique.
1. Pour construire une infrastructure de données fiable
Les données proviennent souvent de sources multiples (CRM*, ERP**, web, IoT***, etc.), l’ingénieur des données conçoit et met en place une architecture robuste permettant de collecter, stocker et organiser ces données.
*Un CRM (Customer Relationship Management, ou Gestion de la Relation Client en français)
**Un ERP (Enterprise Resource Planning, ou Progiciel de Gestion Intégré – PGI en français) est un logiciel qui centralise et automatise l’ensemble des processus opérationnels d’une entreprise dans un système unique.
***IoT (Internet of Things ou Internet des Objets en français) désigne un ensemble d’objets physiques connectés à Internet qui peuvent collecter, envoyer et recevoir des données.
2. Pour automatiser et fiabiliser les flux de données
L’ingénieur des données crée des processus automatisés (ETL/ELT) qui évitent les erreurs humaines et assurent une mise à jour continue des données.
3. Pour fournir des données exploitables aux équipes métiers
Il prépare et structure les données afin que les data analysts et data scientists puissent réaliser leurs analyses, tableaux de bord et modèles de machine learning*.
*Machine Learning (ou apprentissage automatique en français) est une branche de l’intelligence artificielle
4. Pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité
Les entreprises doivent respecter des normes (comme le RGPD*), l’ingénieur des données met en place des mécanismes de contrôle, de traçabilité et de sécurisation des données.
*RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) est une réglementation européenne entrée en vigueur le 25 mai 2018, qui encadre la collecte, le traitement et la conservation des données personnelles des citoyens de l’Union européenne.
5.Pour accompagner la transition vers le cloud et le Big Data*
Avec la migration vers des plateformes comme AWS, Azure ou GCP**, il conçoit des architectures modernes, évolutives et performantes.
*Le Big Data désigne l’ensemble des données massives, variées et à grande vitesse générées par les entreprises, les individus et les machines , ainsi que les technologies et méthodes permettant de les stocker, traiter et analyser efficacement
**Azure (Microsoft) et GCP (Google Cloud Platform) et AWS (Amazon Web Services), sont les trois grands fournisseurs de cloud dans le monde.
6. Pour valoriser les données et soutenir la stratégie d’entreprise
Grâce à une infrastructure solide, les dirigeants peuvent :
- Piloter la performance,
- Anticiper les tendances,
- Personnaliser les services clients,
- Développer de nouveaux produits.
L’ingénieur des données est la colonne vertébrale de toute stratégie data moderne.
Pourquoi se lancer en
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Quel est le TJM d’un ingénieur de données en 2025 ?
TJM signifie Taux Journalier Moyen, c’est-à-dire le prix auquel vous allez facturer votre client pour une journée de travail. Ce taux varie en fonction de votre niveau d’expérience, de la localisation géographique et de la nature des missions. Un TJM bien défini offre une vision claire de vos revenus potentiels et vous aide à planifier, budgétiser et anticiper vos besoins financiers.
Quel est le TJM d’un ingénieur de données en 2025 ?
TJM signifie Taux Journalier Moyen, c’est-à-dire le prix auquel vous allez facturer votre client pour une journée de travail. C’est cet indicateur qui vous permettra de vous positionner sur le marché en fonction de votre niveau d’expérience, de l’expertise que vous proposez ou de votre secteur d’activité. Un TJM bien défini offre une vision claire de vos revenus potentiels et vous aide à planifier, budgétiser et anticiper vos besoins financiers.
Junior
450€ à 550€
Confirmé
550€ à 650€
Senior/Expert
700€ à 1000€
Junior
450€ à 550€
Confirmé
550€ à 650€
Senior/Expert
700€ à 1000€
**Le terme “stack technique” (ou tech stack en anglais) désigne l’ensemble des technologies utilisées pour concevoir, développer, déployer et maintenir une application ou un système informatique.
Les différences de tarif s’expliquent par plusieurs facteurs :
• Expérience : plus l’ingénieur est senior, plus le TJM augmente.
• Localisation géographique : Paris et Île-de-France proposent souvent des rémunérations plus élevées.
• Technologies maîtrisées : l’expertise sur des technologies comme Spark, Kafka, Cloud ou Big Data influence le tarif.
• Nature de la mission : une mission critique, stratégique ou avec un haut niveau de responsabilité justifie un tarif plus élevé.
• Type et durée de la mission : le contexte (startup, grand groupe, mission courte ou longue) a également un impact.
Pourquoi est-ce un métier d'avenir ?
La demande pour ces profils experts dépasse largement l'offre, faisant de l’ingénieur des données un métier extrêmement recherché et porteur.
Pourquoi est-ce un métier d'avenir ?
La demande pour ces profils experts dépasse largement l'offre, faisant de l’ingénieur des données un métier extrêmement recherché et porteur.
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