Ingénieur(e) data

Devenu un acteur clé dans la réussite des projets Big Data, l’ingénieur(e) data (ou “data engineer”) est de plus en plus sollicité : le point sur une profession à l’énorme potentiel d’évolution.

Place au Big Data

• L’essor du Big Data a engendré l’émergence d’une pluralité de nouveaux métiers.

• Le Big Data désigne en effet un ensemble de données tellement volumineux qu’il devient difficile à traiter avec des outils classiques de gestion de bases de données ou de l’information.

• L’objectif, face à cette avalanche d’informations : collecter, analyser et exploiter les données, pour permettre aux entreprises d’optimiser leur stratégie et leur croissance.

• D’autant que leurs systèmes d’information (SI) sont encore très hétérogènes, avec des données réparties entre de nombreuses applications, sous des formats variés et à la complexité variable. Il faut donc déjà pouvoir récupérer les données avant de les nettoyer et de les rendre exploitables.

• Désormais assez matures pour industrialiser le traitement de la donnée, les entreprises ont donc besoin, quel que soit leur secteur, de professionnels qualifiés, parmi lesquels l’ingénieur(e) data.

Ingénieur data, un expert au plus proche de la donnée

• Au carrefour de l’innovation, la profession d’ingénieur data vient transformer le monde la tech : il a pour mission de gérer les flux de données, et de faire en sorte que la donnée soit nettoyée, disponible et utilisable par chaque utilisateur.

• En fonction des projets et des environnements, le “data engineer”, fort de sa polyvalence, est amené à intervenir à chaque étape du cycle de vie d’un projet.

• Sur la base d’une compréhension de l’environnement numérique du client, l’ingénieur data assure la collecte, la préparation et le stockage des données, ce qui permettra ensuite aux data scientists de les valoriser et d’élaborer des modèles. Il peut également être amené à accompagner ces derniers sur différents sujets : industrialisation de modèles, relecture et optimisation de code, exploitabilité de la solution, réalisation de tests automatisés, déploiement et ordonnancement des traitements…

• Traiter la donnée consiste justement à la rendre lisible par les data scientists, mais aussi à gérer les données manquantes pour éviter un traitement ultérieur faussé, ou à normaliser les bases de données en vue de leur partage avec un client, puis d’en permettre la requête par un data scientist.

• Pour retenir l’attention d’un recruteur, l’ingénieur data devra donc faire montre de multiples connaissances et compétences: programmation, développement de logiciels spécifiques, configuration de logiciels d’éditeurs, stockage, traitement de données volumineuses, calcul distribué, machine learning… et bien sûr, toutes les technologies liées au cloud.

• Très recherché, le profil, qui représente le premier acteur du processus de traitement de la donnée, reste cependant difficile à recruter : une opportunité pour les profils d’ores et déjà spécialisés !