Le métier d'ingénieur en Big Data

L’explosion des données numériques massives de ces dernières années a préparé le lit de nouveaux métiers, dont celui d’ingénieur Big Data. Sans data engineers, les données produites et récoltées par la société, les entreprises et les collectivités restent inutiles, à l’état brut, foisonnantes, et impossibles à interpréter. Ces ingénieurs collectent et analysent les données pour faciliter leur interprétation. Les candidats à ce type de postes sont encore rares sur le marché, ce qui leur ouvre de belles perspectives d’embauche.

Les compétences en Big Data connaissent de très bons débouchés en 2021, comme celles des experts en cybersécurité. Ces profils ont notamment un succès particulier auprès des grands groupes et des sociétés du numérique. Il faut dire que l’ingénieur Big Data est le seul capable de mettre en place des outils sécurisés et performants pour le traitement des données massives des entreprises. Missions, formations, débouchés : tout ce qu’il faut savoir sur ce métier d’avenir !

Ingénieur Big Data : nettoyer les données brutes

Difficile de résumer le Data Engineering en trois mots. Le data ingénieur incarne d’abord et avant tout le ou la responsable du traitement des mégadonnées de l’entreprise. Il ou elle s’assure à la fois de la qualité des bases de données et de la conception d’outils de data analyse performants. Son rôle : nettoyer les données brutes pour les préparer à l’analyse.

Principales missions du data engineer

Dans le détail, les missions du ou de la data engineer s’organisent comme suit :

1 / Conception des plateformes d’analyses informatiques, et notamment desdits “clusters”, ou grilles de calcul ;
2 / Implémentation des algorithmes d’analyses des données ;
3 / Tests de l’efficacité de la plateforme informatique ;
4 / Collecte des données massives de l’entreprise ;
5 / Valorisation des données à l’aide de logiciels capables de les convertir en informations utilisables ;
6 / Catégorisation des données selon les priorités de l’entreprise et enregistrement dans la base de données de la direction des systèmes d’information (DSI) ;
7 / Rapport au data scientist et/ou au data analyst.

Le travail du data engineer relève donc avant tout de l’ingénierie software. Il ou elle incarne le premier maillon de la chaîne d’analyse des mégadonnées. Vient ensuite le travail du data scientist, et du data analyst.

Différence entre data engineer, data analyst et data scientist

Les data analysts, ou data miners, se servent des données fournies par le data engineer pour mieux comprendre les performances de l’entreprise dans un domaine. Il peut s’agir de la gestion des ressources humaines, des résultats financiers, de l’aménagement des locaux. Dans tous les cas, le data miner n’interprète qu’un seul type de données.

Le data scientist développe quant à lui une vue globale sur toutes les données de l'entreprise transmises par le data engineer. Il les croise entre elles pour en tirer des conclusions sur les directions stratégiques à prendre. Comme le data analyst, il interprète donc les informations transmises par l’ingénieur Big Data pour les rendre utiles à la direction générale.

Compétences et qualités des data engineers

L’ingénieur Big Data fait bien sûr preuve de fortes compétences en statistiques, en mathématiques et en informatique. Celles-ci impliquent par ailleurs de maîtriser l’anglais technique, qui reste encore la langue de la plupart des logiciels d’analyse des mégadonnées. Dans le détail, ces compétences techniques recoupent différents outils :

conception de bases de données en SQL (structured query language) et NoSQL ;
logiciels de base de données comme MongoDB et Cassandra ;
développement de flux de données (ETL) ;
langages de programmation tels que Java, Scala ou Python ;
cadriciels comme Hadoop, Hive, Spark, Kafka, Hive, Storm et Pig.

Dans l’absolu, les candidats à l'ingénierie Big Data doivent aussi faire preuve de certains savoir-être. Il convient d'être rigoureux et organisé pour s’y retrouver dans les grosses volumétries de données. Il faut aussi avoir des facilités en rédaction, pour concevoir facilement les rapports aux clients, aux supérieurs ou aux data scientists.

Diplômes, formations et perspectives professionnelles du Big Data

Pas de secret pour devenir ingénieur Big Data, il faut viser le bac+5 minimum. En France, cette spécialité recoupe différents cursus :

L'ESTIAM de Lyon, ou École Supérieure des Technologies de l'Information Appliquées aux Métiers ;
L’ECE de Paris, ou École Centrale Électronique ;
La CY Tech de Cergy, anciennement EISTI ;
L’ESGI de lyon, ou École Supérieure de Génie Informatique ;
le DataScientest, un organisme qui se dresse, selon le bigdata.fr, comme la référence des métiers du Big Data en France, notamment aux yeux du CAC 40.

Miser sur une Licence spécialisée en “études statistiques” peut en outre se révéler utile, tout comme le fait de viser les Masters spécialité “exploration informatique des données”. Il est aussi tout à fait possible de faire un Master international Big Data, ou de se lancer dans un doctorat (bac+8) en statistiques et programmation orientée base de données NoSQL.

Les ingénieurs Big Data commencent ensuite soit comme salariés en entreprise, soit comme consultants. Les postes évoluent les années suivantes vers des responsabilités de data manager, directeur informatique, de data analyst / data scientist ou d’ingénieur Business Intelligence.

Tout comme pour le métier d’ingénieur en intelligence artificielle, les candidats en data engineering ne peinent pas à trouver des postes intéressants. Ils évoluent ainsi dans des secteurs très larges : santé, transports, énergie, marketing, finance et aménagement urbain. Les salaires des profils juniors varient entre 2500€ et 3000€ bruts. Les rémunérations évoluent vite, il est possible d’atteindre 5000€ bruts après trois à cinq ans d’expérience.