Le rôle d'un Data Engineer est axé sur la conception, la construction et la maintenance des systèmes et des infrastructures de données. Voici un aperçu détaillé de ses responsabilités, compétences requises et tâches quotidiennes :
Responsabilités :
- Conception des systèmes de données : Concevoir et développer des architectures de données évolutives, fiables et efficaces pour répondre aux besoins de l'organisation en matière de stockage et de traitement des données.
- Ingénierie des données : Développer des pipelines de données pour collecter, nettoyer, transformer et charger les données à partir de différentes sources vers les systèmes de stockage et de traitement.
- Optimisation des performances : Optimiser les pipelines de données pour assurer des performances élevées, une évolutivité et une efficacité opérationnelle maximales.
- Sécurité des données : Mettre en place des mesures de sécurité robustes pour protéger les données sensibles contre les accès non autorisés, les fuites et les atteintes à la confidentialité.
- Maintenance et gestion des systèmes : Assurer la maintenance, la surveillance et la gestion continue des systèmes de données pour garantir leur disponibilité, leur fiabilité et leur intégrité.
- Collaboration avec d'autres équipes : Travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists, les Data Analysts, les ingénieurs logiciels et d'autres parties prenantes pour comprendre les besoins en données et fournir des solutions appropriées.
- Automatisation : Automatiser les tâches répétitives et les processus manuels pour améliorer l'efficacité opérationnelle et réduire les erreurs.
Compétences requises :
- Maîtrise des technologies de Big Data : Connaissance approfondie des technologies de stockage et de traitement des données distribuées telles que Hadoop, Spark, Kafka, etc.
- Bases de données : Expérience pratique avec des bases de données relationnelles et non relationnelles telles que SQL, NoSQL, MongoDB, etc.
- Programmation : Compétences avancées en programmation dans des langages tels que Python, Java, Scala, etc.
- Ingénierie logicielle : Compréhension des principes de conception logicielle, du développement agile et des bonnes pratiques de codage.
- Infrastructure cloud : Expérience avec des plateformes cloud telles que AWS, Azure ou Google Cloud Platform pour déployer et gérer des infrastructures de données.
- Sécurité des données : Connaissance des meilleures pratiques en matière de sécurité des données et des outils de cryptage, d'authentification et de contrôle d'accès.
- Automatisation et DevOps : Familiarité avec les outils d'automatisation et les pratiques DevOps pour le déploiement continu et la gestion des infrastructures.
Tâches quotidiennes :
- Conception et développement de pipelines de données.
- Optimisation des performances des systèmes de données.
- Maintenance et gestion des infrastructures de données.
- Collaboration avec d'autres membres de l'équipe sur des projets interfonctionnels.
- Suivi des tendances technologiques et des meilleures pratiques de l'industrie pour améliorer les systèmes existants.
Aspect financier :
Le salaire pour un junior est d’environ 45 000€ à 60 000€ par an.
Et pour un senior le salaire est d’environ 70 000€ à 100 000€ par an.
Pour gagner en expérience, il est évidemment essentiel de réaliser plusieurs stages pendant le cycle de formation mais si possible de réaliser aussi un contrat en alternance.
Études :
Un diplôme de premier cycle (licence) en informatique, en génie logiciel, en génie des données ou dans un domaine connexe est souvent requis. Une expérience pratique avec des bases de données, des outils de traitement de données et des langages de programmation est également nécessaire.
En résumé, un Data Engineer joue un rôle essentiel dans la création et la gestion des infrastructures de données, permettant aux organisations de collecter, stocker, traiter et analyser efficacement leurs données pour prendre des décisions éclairées et tirer parti de leur potentiel.
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