En plus de créer et de maintenir une architecture de pipeline optimale, les tâches et responsabilités typiques d'un poste de Data Engineer peuvent inclure :
Un poste de Data Engineer nécessite généralement un hybride d'exigences en matière d'éducation, en commençant par un diplôme en technologie de l'information ou en informatique avec une certification supplémentaire spécifique au fournisseur.
La certification Certified Professional-Data-Engineer de Google établit qu'une personne connaît les principes liés à l'ingénierie des données et peut fonctionner en tant qu'associé ou professionnel au sein de l'industrie.
Considérée comme une norme d'or par de nombreux acteurs de l'industrie, la certification IBM Certified Data Engineer - Big Data se concentre sur les applications spécifiques au big data au lieu de compétences générales.
Spécifique aux solutions de Cloudera, la certification CCP Data Engineer for Cloudera montre que la personne a une expérience avérée en matière d'analyse et d'outils ETL.
Les certifications secondaires, notamment la Microsoft Certified Solutions Expert (MCSE), comprennent un large éventail de sujets avec des sous-certifications spécifiques, notamment MCSE : Data Management and Analytics.
De nombreuses entreprises recherchent des candidats ayant plus de cinq ans d'expérience dans l'industrie et possédant un diplôme d'études supérieures en systèmes d'information, en informatique, en statistiques, en sciences informatiques ou dans un autre domaine quantitatif.
Les candidats doivent également avoir une compréhension et une expérience avérées de l'utilisation de logiciels et d'outils, notamment des outils de big data tels que Kafka, Spark et Hadoop ; des bases de données relationnelles NoSQL et SQL, notamment Cassndra et Pastgres ; des outils de gestion des flux de travail et de pipeline tels que Airflow, Luigi et Azkaban ; des services proches d'AWS, notamment Redshift, RDS, EMR et EC2 ; des systèmes de traitement des flux tels que Spark-Streaming et Storm ; et des langages de script à fonction objet/orientés objet, notamment Scala, C++, Java et Python.
Les événements de l'industrie des données sont d'excellentes sources d'information et offrent une excellente opportunité de réseautage.
La différence entre un Analyste de données et un Data Engineer réside dans leurs domaines d'intervention. Par exemple, les Data Analysts utilisent des systèmes de données comme les bases de données pour extraire des données concernant le service client, les quotas de vente, les flux de revenus ou la satisfaction des employés. En revanche, les Data Engineers utilisent leurs compétences en codage pour développer et mettre à jour des bases de données et d'autres types d'infrastructures de données. Les analystes de données travaillent en étroite collaboration avec des professionnels des données comme les ingénieurs de données pour rationaliser le processus de collecte et d'extraction des données.
Lors d'une journée type, un Data Engineer commence par examiner les échéances à venir et vérifier son courrier électronique ou ses messages téléphoniques pour déterminer les changements dans les besoins d'affectation. Tout au long de la journée, il participe à des réunions avec les cadres de l'entreprise, le personnel informatique et les chefs de service pour établir la nécessité de nouvelles bases de données ou d'autres infrastructures de données pour faciliter le stockage des données. Les Data Engineers utilisent les temps morts dans leur bureau pour coder les cadres de nouveaux systèmes de données ou coder les mises à jour des systèmes existants. Ils déterminent également le succès des nouveaux systèmes ou des mises à jour en visitant les différents départements et en obtenant un retour d'information.
Un bon Data Engineer utilise ses connaissances des langages de programmation en combinaison avec les besoins de l'entreprise pour concevoir, surveiller et mettre à jour les systèmes de données des sociétés. Il possède également une excellente communication interpersonnelle, ce qui lui permet de s'entretenir avec des employés de différents services pour résoudre des problèmes techniques ou des besoins en matière de bases de données. En outre, un bon Data Engineer cherche toujours à améliorer ses compétences en codage en suivant des cours de certification et en participant à des formations. Un bon Data Engineer doit également avoir un esprit d'investigation qui lui permet de résoudre les problèmes liés aux systèmes de données et d'isoler les défauts des logiciels de données.
Dans les grandes entreprises ou les sociétés de technologie de l'information, un Data Engineer relève généralement du directeur de l'ingénierie des données pour recevoir des missions, résoudre les problèmes de programmation et mettre à jour les bases de données existantes. Dans les petites entreprises, les Data Engineers peuvent travailler en tant que membres du département informatique sous la direction du Data Manager.
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