Fiche métier : Data Engineer

La data désigne les données numériques que les clients, consommateurs et adhérents créent . Le data engineer est le premier à accéder aux jeux de données et à s’en occuper.

Informations, vidéos, photos, commentaires, questionnaires… Le traitement de la data est capital pour aider à la stratégie et au pilotage d’une entreprise. Source immense si elle est bien exploitée, elle est évidemment liée à l’intelligence artificielle.

Présentation et missions du Data engineer

L’ingénieur data que l’on nomme aussi ingénieur des données ou data engineer apparaît au tout début de la chaîne de traitement de la data. Il est le premier à approcher les mégadonnées qui sont encore brutes. Il crée l’architecture des volumes de données. Il se charge de garantir leur stockage, leur clarté et leur sécurité avant de passer le relais aux autres acteurs de la chaîne. Par exemple, il cherche à déceler les informations erronées, doubles, invalides, suspectes… Il décèle les dysfonctionnements éventuels. Il inspecte de nouvelles sources pour collecter de nouvelles données. Il relie différents outils entre eux créant une architecture sécurisée.

Pour résumer la chaîne des données massives : le data engineer récupère, sécurise et clarifie les données, ensuite le data analyst les étudie (sous l’angle de problématiques opérationnelles et business), et c’est au tour du data scientist d’y appliquer des algorithmes pour les transformer en prévisions notamment.

Implications business

L’ingénieur data peut s’attaquer à n’importe quel flux de données. Il est donc capable de travailler pour de nombreux secteurs d’activité, sur des thèmes différents.

Les grands groupes cherchent ce type de profils : banques, laboratoires, assurances, immobilier, télécommunications, énergie…

Parfois dans les PME, une seule fonction regroupe les métiers de data engineer, data analyst et data scientist.

Implications éthiques

La présence de données implique aussi les notions de confidentialité et de liberté. Le data engineer connaît bien ces thèmes et peut aussi compter sur les juristes en data et IA et les responsables de l’éthique pour l’accompagner sur des questions pointues.

Les programmes d’aivancity intègrent dans leurs apprentissages toutes les composantes de l’intelligence artificielle et ses enjeux, qu’ils soient techniques, technologiques, commerciaux, éthiques ou légaux. Ce sont des formations globales et hybrides qui permettent aux futurs ingénieurs de bénéficier d’un niveau de connaissances maximal et d’un large savoir-faire.

Compétences clés

Le data engineer développe des flux de données. Il connaît les langages de programmation (Javascript, Scala et Python...), les outils de bases de données (SQL et NoSQL), les systèmes qui gèrent la data comme Hadoop. Son travail est de préparer le terrain pour fluidifier la suite du traitement.

L’ingénieur des données travaille en équipe, un bon relationnel est donc impératif. La précision et l’esprit d’analyse font partie de ses qualités principales. Il est organisé, rigoureux et synthétique.

Tendances et facteurs d’évolution

L’indépendance ou le management sont les deux voies possibles pour un data engineer confirmé.

Tout commence par le travail du data ingénieur : des données pertinentes, fiables et exploitables pour que la data révèle tous ses pouvoirs.