Présentation
Le métier de Data Engineer.
Le Data Engineer est le bâtisseur des fondations data de l'entreprise. Il conçoit, développe et maintient les pipelines qui collectent, transforment et stockent les données issues des systèmes opérationnels (ERP, CRM, applis, logs) vers les data warehouses et data lakes. Sans lui, ni Data Scientist ni Data Analyst ne peuvent travailler proprement. Métier très demandé sur le marché, avec une forte montée en compétences ces dernières années sur les outils cloud et l'orchestration.
Missions principales
Le quotidien et les responsabilités.
- Concevoir et développer des pipelines de données robustes (ETL / ELT)
- Modéliser et maintenir le data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks)
- Industrialiser l'orchestration (Airflow, Dagster, Prefect)
- Gérer la qualité, la fraîcheur, et la documentation des données
- Collaborer avec les Data Analysts, Data Scientists et équipes produit
- Participer aux choix d'architecture data et à la roadmap plateforme
Compétences
Ce qu'il faut maîtriser.
- SQL avancé (mandatory) et Python (mandatory)
- Maîtrise d'un cloud data warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks)
- dbt pour la modélisation analytique
- Outils d'orchestration (Airflow, Dagster, Prefect)
- Streaming (Kafka, Kinesis) selon les contextes
- Notions de DevOps, Docker, Terraform appréciées
- Anglais technique
Formation
Le parcours type.
École d'ingénieur, master informatique ou data, parcours universitaire équivalent. 2 à 8 ans d'expérience selon le niveau visé. Très bons profils également issus de reconversion (bootcamps + autodidacte).
Évolutions
Et après ?
- Senior / Staff / Principal Data Engineer
- Tech Lead Data ou Data Platform Lead
- Engineering Manager Data
- Data Architect
- Head of Data Engineering / VP Data
Conseils Entourage — Recruter
Recruter un Data Engineer.
Le marché Data Engineer est tendu. Pour attirer les meilleurs, soignez votre stack (pas de stack legacy ou cloisonnée), donnez de la visibilité sur les sujets concrets à venir, et offrez un parcours de progression clair (Senior → Staff → Lead). Évaluez la maîtrise SQL en pratique (et pas seulement déclarative) et le niveau de soin sur la qualité / observabilité des données.
Conseils Entourage — Candidater
Postuler pour un poste de Data Engineer.
Mettez en avant la complexité réelle de vos pipelines (volume, fréquence, nombre de sources), pas seulement la stack. Préparez 2 à 3 exemples d'incidents data résolus, et expliquez les choix d'architecture sous-jacents. Si vous avez des projets perso ou open-source, mettez-les en valeur.