Les métiers de la data & IA : le Data Engineer (épisode 2)

On poursuit notre série de 5 épisodes sur les métiers clés de la data & IA, avec le Data Engineer, son rôle et ses missions !

Expert de l’ombre, le Data Engineer est celui qui construit, organise et sécurise l’infrastructure de données utilisée par toute l’équipe.

1. Son rôle : structurer et fiabiliser les données

Le Data Engineer est responsable de la collecte, du traitement et du stockage des données.

Son objectif : que les bonnes données soient disponibles, propres et accessibles aux bonnes personnes, au bon moment.

Concrètement, il conçoit les pipelines de données : des flux automatisés qui récupèrent, transforment et livrent les données aux équipes (data scientists, analysts, métiers…).

2. Pourquoi son rôle est clé dans un projet data ?

Aucune analyse fiable n’est possible sans une donnée de qualité. Le Data Engineer garantit :

L’accès à une donnée fraîche, propre et cohérente
La performance des systèmes (temps de calcul, volume, stabilité)
La scalabilité des projets (pouvoir passer à l’échelle)
La sécurité et le respect de la gouvernance data

C’est lui qui transforme les ambitions Data/IA en une infrastructure robuste.

3. Ses outils et compétences clés

Le Data Engineer manie de nombreuses technologies, notamment :

Langages : Python, SQL, Scala
Bases de données : relationnelles (PostgreSQL, Oracle) et NoSQL (MongoDB, Cassandra)
ETL/ELT & orchestration : Airflow, Talend, dbt
Cloud & Big Data : AWS, Azure, GCP, Spark, Hadoop
DevOps & CI/CD : Docker, Git, Terraform...

Mais au-delà des outils, il lui faut une rigueur technique, un sens de l’architecture et une bonne compréhension des enjeux métiers.

4. Sa place dans l'équipe data

Le Data Engineer travaille main dans la main avec :

Les Data Scientists, à qui il fournit les datasets nécessaires aux modèles
Les Data Analysts, qui ont besoin de données bien structurées
Les Architectes ou équipes IT, pour garantir l’intégration et la sécurité
Les métiers (finance, marketing, RH, etc.), en soutien aux besoins opérationnels

Il est le maillon invisible mais essentiel de toute chaîne de valeur data.

5. Comment devient-on Data Engineer ?

Plusieurs parcours mènent à ce métier :

Formation initiale : souvent issue d’écoles d’ingénieurs, cursus informatique ou systèmes d’information (Bac+5).
Spécialisation : via un master en data engineering, big data, cloud ou IA.
Reconversion possible : développeurs backend, administrateurs de bases de données ou ingénieurs systèmes peuvent évoluer vers ce rôle grâce à des formations spécifiques et de la pratique.

La clé : comprendre la donnée, maîtriser les flux, et anticiper les besoins futurs.

Au-delà du diplôme, ce sont surtout la pratique, la rigueur et la capacité à comprendre les enjeux métier qui font la différence.

Conclusion

Le Data Engineer est l’artisan de l’ombre qui rend les projets Data possibles.

C’est lui qui transforme un volume de données chaotique en un environnement propre, stable et prêt à être exploité.

Dans un monde où la donnée est un actif stratégique, il est le garant de sa fiabilité et de sa fluidité.