Présentation du métier
L'ingénieur données (Data Engineer) est le pilier technique des projets data. Il conçoit, construit et maintient les architectures permettant de collecter, stocker et traiter des volumes massifs de données. Véritable architecte des pipelines de données, il garantit la qualité, la disponibilité et la fiabilité des données pour les équipes data science, analytics et business intelligence. Sans infrastructure data solide, impossible pour les data scientists de développer des modèles ML, ni pour les analystes de produire des tableaux de bord fiables. L'ingénieur données est le garant de la Data Quality et de la Data Governance.
Missions principales
Conception d'architectures data
Définir l'architecture des systèmes de données : choix des technologies, modélisation des flux, dimensionnement de l'infrastructure. Arbitrer entre batch et streaming selon les besoins métier.
Développement de pipelines ETL/ELT
Construire des pipelines robustes pour extraire les données (APIs, bases, fichiers), les transformer (nettoyage, enrichissement, agrégation) et les charger dans les systèmes cibles. Automatiser et orchestrer ces processus avec Apache Airflow, Prefect ou Dagster.
Gestion des infrastructures de stockage
Administrer les data warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift), data lakes (S3, Azure Data Lake) et bases de données (PostgreSQL, MongoDB, Cassandra). Optimiser les performances et les coûts.
Monitoring et optimisation
Surveiller la qualité des données, détecter les anomalies, optimiser les requêtes SQL et les jobs Spark. Garantir la disponibilité et les SLAs des pipelines critiques.
Collaboration avec les équipes
Travailler avec les data scientists pour préparer les datasets d'entraînement ML, avec les analystes pour construire les modèles de données, avec les équipes produit pour intégrer les événements analytics.
Stack technique typique
| Catégorie | Technologies |
|---|---|
| Langages | Python (pandas, PySpark), SQL avancé, Scala, Shell/Bash |
| Orchestration | Apache Airflow, Prefect, Dagster, Luigi |
| Traitement distribué | Apache Spark, Dask, Flink, Kafka |
| Data Warehouses | Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift, Databricks |
| Cloud | AWS (Glue, EMR, Athena), GCP (Dataflow), Azure (Data Factory) |
| Data Quality | Great Expectations, Soda, Monte Carlo, dbt |
Compétences requises
Compétences techniques vs. Soft skills
- Maîtrise de Python et/ou Scala pour le traitement de données
- Expertise SQL avancée (optimisation, window functions, CTEs)
- Connaissance des frameworks Big Data (Apache Spark, Kafka, Airflow)
- Maîtrise d'un cloud provider (AWS, GCP ou Azure)
- Expérience avec les data warehouses modernes (Snowflake, BigQuery, Redshift)
- Compétences en modélisation de données (normalisation, star schema)
- Notions de conteneurisation (Docker, Kubernetes)
- Rigueur et souci du détail pour garantir la qualité des données
- Esprit analytique et capacité de résolution de problèmes
- Autonomie et capacité à gérer des projets techniques complexes
- Communication pour traduire les besoins métier en solutions techniques
- Curiosité et veille technologique continue
- Capacité à travailler en équipe multidisciplinaire
Grille salariale 2026
| Expérience | PME/Startup | ETI | Grand groupe | Île-de-France |
|---|---|---|---|---|
| Junior (0-2 ans) | 40-48K EUR | 45-52K EUR | 48-55K EUR | +10-15% |
| Confirmé (2-5 ans) | 50-60K EUR | 55-65K EUR | 60-70K EUR | +10-15% |
| Senior (5-10 ans) | 60-75K EUR | 65-80K EUR | 70-90K EUR | +15-20% |
| Lead/Staff (10+ ans) | 75-95K EUR | 80-100K EUR | 90-120K EUR | +20-25% |
Évolution de carrière
Junior Data Engineer
Développement de pipelines sous supervision
Data Engineer
Autonomie sur les projets, conception d'architectures
Senior Data Engineer
Lead technique, mentoring, décisions architecturales
Lead Data Engineer / Staff Engineer
Architecture globale, standards, cross-team
Data Architect / Head of Data Engineering
Stratégie data, management d'équipe
Secteurs qui recrutent
| Secteur | Spécificités | Exemples |
|---|---|---|
| E-commerce | Données transactionnelles massives, temps réel | Amazon, Cdiscount, Back Market |
| Fintech/Banque | Réglementaire strict, sécurité maximale | Lydia, Qonto, BNP Paribas |
| AdTech/MarTech | Streaming haute fréquence, attribution | Criteo, ContentSquare |
| SaaS B2B | Product analytics, usage tracking | Datadog, Algolia, Doctolib |
| Transport | IoT, géolocalisation, optimisation | Blablacar, Uber |
Questions fréquentes sur le métier d'Ingénieur Données
Quelle est la différence entre Data Engineer et Data Scientist ?
Faut-il connaître le Machine Learning pour être Data Engineer ?
Data Engineer vs Analytics Engineer : quelle différence ?
Le métier est-il accessible en reconversion professionnelle ?
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