Profil de poste
Ingénieur de données (h/f/d)
Les données, souvent qualifiées de “l’or du 21e siècle”, sont produites en quantités massives chaque jour. Dans ce contexte, il est crucial de les organiser et de les gérer efficacement. C’est là qu’intervient le Data Engineer, un professionnel indispensable pour les grandes entreprises. Découvrez ici les compétences essentielles pour devenir Data Engineer, les salaires auxquels vous pouvez prétendre, et les différences entre ce rôle et d’autres métiers du domaine des données, comme celui/celle de Data Scientist.
Table des matières
► Définition► Salaire
► Tâches & activités
► Formation, études & formation continue
► Compétences
► FAQ
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Qu’est-ce qu’un Data Engineer (h/f/d) ?
Définition et tâches
Un Data Engineer assure le bon fonctionnement de l’infrastructure de données d’une entreprise, crée des bases de données et gère les ensembles de données existants. Avec la numérisation croissante, les organisations axées sur les données ont un besoin accru de spécialistes IT qualifiés. Ces experts collectent, traitent et évaluent la “matière première” la plus précieuse du 21e siècle : les données. Le Data Engineer fournit ainsi aux grandes entreprises ce qui pourrait être leur bien le plus précieux.
Pour transmettre ces informations, les Data Engineers (également appelés techniciens/techniciennes de données) utilisent des outils technologiques avancés. Ils génèrent, stockent et traitent de grandes quantités de données, qui sont ensuite regroupées dans une infrastructure d’analyse et transmises aux personnes compétentes pour le processus de travail suivant.
Les perspectives sur le marché du travail sont extrêmement favorables, car les Data Engineers sont nécessaires partout où il y a une grande quantité de données. En plus des entreprises technologiques, des organisations dans des secteurs variés comme la santé, l'ingénierie, l'automobile, le commerce électronique, la finance, la banque ou l'assurance recherchent des ingénieurs en données bien formés.
Salaire d'un Data Engineer (h/f/d) en Suisse :
un aperçu complet
La demande pour les Data Engineers augmente continuellement sur le marché du travail. C’est pourquoi vous pouvez compter sur un salaire attractif, supérieur à la moyenne suisse, en fonction de vos qualifications et de votre expérience.
Avec l’expérience, les Data Engineers évoluent vers des postes seniors. Selon le niveau de carrière, la taille de l’entreprise et la localisation, les Data Engineers gagnent en moyenne 110’000.- CHF par an. Les salaires varient généralement entre CHF 77’000.00 et CHF 160’000.00 avec les meilleurs salaires à Zurich.
Source : Kununu Gehaltscheck
Salaire d’un Data Engineer Junior en Suisse (h/f/d)
Même en tant que débutant, vous faites déjà partie des professionnels bien rémunérés : en tant que Junior Data Engineer, vous pouvez compter sur un salaire de départ d’environ CHF 77’000.00 par an. Le secteur d’activité joue également un rôle : dans l’automobile, les salaires de départ sont plus élevés, tandis que dans le commerce, ils sont plus bas.
La plupart des employeurs exigent un master pour ce poste, ce qui signifie que les titulaires d’un bachelor peuvent généralement s’attendre à un salaire plus bas à l’embauche.
Salaire d’un Data Engineer Senior en Suisse (h/f/d)
Salaire d’un Big Data Engineer en Suisse (h/f/d)
Data Engineer (h/f/d) :
Tâches et Responsabilités
Le traitement des données, également appelé manipulation, est une tâche indispensable pour un Data Engineer. La nature exacte de ce traitement varie considérablement d’une entreprise à l’autre et dépend de l’utilisation des données. L’opération la plus importante est l’ETL (Extract, Transform, Load).
Le Data Engineer doit organiser de grandes quantités de données provenant de diverses sources, souvent collectées de manière désordonnée. Cette tâche, connue sous le nom d’ingénierie des bases de données, consiste à gérer, stocker et préparer les données pour d’autres experts, tels que les data scientists et les data analysts.
- Les technologies Big Datacomme Hadoop et Apache Spark, ainsi que d’autres bases de données No-SQL (non relationnelles),
- Les technologies cloud telles qu’AWS (Amazon Web Services) ou GCE (Google Compute Engine),
- Les bases de données relationnelles,
- Les Outils ETL (extraire, transformer, charger)
Les Data Engineers travaillent à l’interface entre le matériel et le traitement des données. Ils adaptent les algorithmes et les outils aux exigences de leurs projets, générant ainsi continuellement des données précieuses. Ils sont également responsables de la mise en place et de la surveillance de l’infrastructure informatique, ainsi que de la gestion et de la sécurité des données.
Leur travail constitue la base des activités de science des données et permet une utilisation professionnelle des données. Grâce aux Data Pipelines, une série d’éléments de traitement des données, ils assurent un flux de données automatique. Les données sont ensuite stockées dans un entrepôt de données, une mémoire centrale où les données d’une organisation provenant de différentes sources sont sauvegardées.
Différence entre Data Engineer (h/f/d) et Big Data Engineer (h/f/d)
Data Engineer (h/f/d) vs. Data Scientist (h/f/d) : Comparaison
Les ingénieurs de données sont responsables du développement, de la maintenance et de l'optimisation de l'infrastructure et des pipelines de données. Ils collectent et traitent les données, les stockant sous divers formats, bases de données ou fichiers texte.
Les Data Scientists, experts en analyse de données, transforment les données brutes en bases de données structurées grâce à des mesures telles que le suivi et la surveillance. Leur expertise en gestion d’entreprise leur permet de créer des recommandations d’action basées sur les données, transformant ainsi les Big Data en Smart Data.
Les Data Scientists développent et améliorent des méthodes d’analyse de données pour collecter des informations pertinentes pour l’entreprise. Ils possèdent des compétences en mathématiques, statistiques, apprentissage automatique et visualisation de données, et maîtrisent des langages de programmation tels que Python, Julia, R ou SQL. De solides compétences en communication sont nécessaires pour présenter les résultats et recommandations aux départements concernés.
Les deux rôles collaborent étroitement : tandis que le Data Engineer organise et stocke les données, le Data Scientist les analyse. Parfois, les résultats sont transmis au Data Analyst pour une analyse approfondie.
Comment Devenir Data Engineer (h/f/d) ?
Formation, Études & Formation Continue
Il existe différentes voies pour commencer une carrière de Data Engineer, que ce soit par des études ou une reconversion.
Un examen critique de vos capacités et connaissances préalables est une première étape cruciale. Un diplôme universitaire dans les filières MINT (mathématiques, informatique, sciences naturelles et techniques) est un excellent point de départ pour acquérir le savoir-faire nécessaire.
Pour les futurs Data Engineers, il est essentiel de comprendre le processus ETL (extract, transform, load), c’est-à-dire le nettoyage des données, et de maîtriser les outils courants comme Python.
Formation de Data Engineer (h/f/d) en Suisse
À ce jour, il n’existe pas de formation standardisée pour devenir Data Engineer en Suisse. C’est pourquoi ce métier est souvent une reconversion. Bien que les études dans ce domaine soient appréciées et constituent un avantage lors de la recherche d’emploi, les spécialistes en informatique de gestion, en technique informatique ou en statistiques sont également des candidats attractifs pour les postes en ingénierie des données.
Après les études, de nombreuses formations continues sont disponibles. Selon le cours, vous pouvez apprendre les bases de la programmation, du big data, des bases de données et de l’automatisation. Une option est de suivre un CAS en ingénierie des données (Certificate of Applied Studies), comme à la ZHAW (Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften).
Études de Data Engineer (h/f/d)
Bien que l’ingénierie des données ne soit pas une filière d’études classique, certaines facultés proposent désormais des cursus dans ce domaine. Par exemple, à la Haute école spécialisée bernoise HESB, il est possible d’obtenir un bachelor en “Data Engineering”.
Pour ce type d’études, une procédure d’aptitude est généralement nécessaire pour évaluer les compétences et connaissances des candidats.
En dehors de cela, de nombreux domaines d’études facilitent l’entrée dans le monde des Big Data : l’informatique de gestion, l’informatique, la gestion des données, la technique informatique ou les statistiques. Les étudiants de ces disciplines acquièrent déjà une grande partie des compétences nécessaires pour une carrière en ingénierie des données.
Après un diplôme, il est possible de suivre des formations certifiantes (CAS) en ingénierie des données pour développer davantage ses compétences.
Data Engineer (h/f/d) : Formations Continues et Possibilités de Perfectionnement
En raison de la forte demande de professionnels qualifiés, il existe de nombreuses formations continues pour les Data Engineers. Par exemple, des formations sur des thèmes tels que le cloud computing, les langages de programmation, la technologie des données massives ou l’automatisation. De plus, en tant que Data Engineer, vous avez les bonnes conditions pour suivre une formation continue ou une reconversion en tant qu’analyste de données.
D’autres formations continues utiles vous certifient dans les technologies Big Data comme Hadoop, Spark ou Apache Kafka, ce qui est apprécié par les employeurs.
Data Engineer (h/f/d) : Reconversion
Comme il n’existe pas de cursus classique pour une carrière dans ce domaine, les Data Engineers sont souvent des personnes en reconversion. Après des études en informatique ou en statistique, différentes formations CAS sont adaptées pour entamer cette carrière.
Les intéressés peuvent choisir parmi une multitude de formats d’apprentissage et de contenus de cours différents, et déterminer s’ils souhaitent commencer à une date fixe ou apprendre de manière autonome et flexible. Les offres de prestataires tels que la FFHS ou la ZHAW sont variées.
Les personnes en reconversion ne sont pas les seules à avoir d’immenses chances d’entamer une carrière prometteuse dans ce domaine. Même avec une formation en statistique, la demande est là et vous pouvez continuer à vous qualifier en tant que Data Engineer selon le principe de “l’apprentissage sur le tas”. De plus, différents prestataires proposent des formations continues dans ce domaine.
Compétences Recherchées en Data Engineering
Les Data Engineers possèdent un ensemble de compétences techniques essentielles, mais leurs soft skills sont également cruciales. Ils interagissent régulièrement avec d’autres départements et clients, nécessitant d’excellentes compétences en communication pour résoudre les problèmes en équipe et mener à bien les projets.
Ils doivent également motiver les autres collaborateurs avec une mentalité “hands-on” et chercher proactivement des solutions et optimisations lorsque les systèmes et processus de données ne fonctionnent pas comme prévu.
En résumé, les Data Engineers doivent maîtriser les compétences techniques et non techniques suivantes pour accomplir leurs tâches efficacement :
- Compréhension technique des infrastructures et technologies Big Data, incluant des langages comme SQL
- Connaissance des logiciels, des langages de programmation et apprentissage machine
- Excellente connaissance des bases de données
- Compréhension du processus ELT (Extract, Transform, Load) utilisé pour les grands pools de données et dans le cloud
- Compétences analytiques
- Capacités de communication pour présenter les résultats d’analyse
- Connaissances en protection des données
- • Certifications dans les technologies Big Data telles que Hadoop, Spark ou Apache Kafka sont un atout.
Carrière de Data Engineer (h/f/d) :
Opportunités sur le Marché du Travail
Avec l’augmentation significative de la demande en Data Engineers ces dernières années, les perspectives sur le marché du travail dans le domaine du Big Data sont excellentes.
Ces spécialistes sont indispensables dans de nombreuses entreprises, tous secteurs confondus, en lien avec l’industrie 4.0, l’IoT (Internet of Things) ou le Customer Journey. Les ingénieurs issus de la construction mécanique, de l’industrie automobile ou de l’industrie chimique ayant opté pour le Big Data sont particulièrement recherchés.
En général, les Data Engineers talentueux sont demandés dans toutes les grandes entreprises confrontées à de grandes quantités de données à gérer. Cela inclut également des secteurs comme le commerce électronique ou le marketing.
Les perspectives de rémunération pour ce poste sont également supérieures à la moyenne, et aucun ralentissement de la demande n’est prévu dans un avenir proche.
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