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Data Engineer

Data Engineer

Découvrez notre fiche pratique pour tout savoir sur ce poste
Salaire attendu
Le salaire pour ce poste en France est compris entre
39000
&
56900
En euros, pour un temps plein, tous niveaux de séniorité confondus
Description

Recruter un bon Data Engineer est une tâche difficile, mais en gardant à l'esprit certains points clés, vous pouvez trouver le candidat idéal pour votre entreprise. Les Data Engineers doivent avoir une connaissance approfondie des bases de données, des outils de développement et des systèmes d'exploitation. Ils doivent également avoir une bonne compréhension des principes de l'ingénierie des données et de l'analyse des données. De plus, les Data Engineers doivent être en mesure de gérer des projets complexes et de résoudre des problèmes de manière créative. Ils doivent également être capables de travailler avec des outils et des technologies modernes et d'écrire des scripts pour automatiser des tâches. Enfin, ils doivent être en mesure de communiquer efficacement avec les autres membres de l'équipe et de partager leurs connaissances avec les autres.

Questions fréquentes

Comment recruter un bon Data Engineer ?

Recruter un bon Data Engineer est une tâche difficile, mais en gardant à l'esprit certains points clés, vous pouvez trouver le candidat idéal pour votre entreprise. Les Data Engineers doivent avoir une connaissance approfondie des bases de données, des outils de développement et des systèmes d'exploitation. Ils doivent également avoir une bonne compréhension des principes de l'ingénierie des données et de l'analyse des données. De plus, les Data Engineers doivent être en mesure de gérer des projets complexes et de résoudre des problèmes de manière créative. Ils doivent également être capables de travailler avec des outils et des technologies modernes et d'écrire des scripts pour automatiser des tâches. Enfin, ils doivent être en mesure de communiquer efficacement avec les autres membres de l'équipe et de partager leurs connaissances avec les autres.

Quelles-sont les questions à poser pour recruter un Data Engineer ?

  • Quel est votre niveau d'expérience en matière de manipulation de données ? Cette question permet de connaître le niveau de compétence du candidat et de voir s'il est apte à remplir le poste.
  • Quelle est votre expérience avec les outils de manipulation de données ? Cette question permet de savoir si le candidat a déjà travaillé avec les outils nécessaires pour le poste et s'il est capable de les utiliser.
  • Quelle est votre expérience avec les langages de programmation ? Cette question permet de connaître le niveau de compétence du candidat en matière de programmation et de voir s'il est apte à remplir le poste.
  • Quelle est votre expérience avec les bases de données ? Cette question permet de savoir si le candidat a déjà travaillé avec des bases de données et s'il est capable de les utiliser.
  • Quelle est votre expérience avec le traitement des données ? Cette question permet de connaître le niveau de compétence du candidat en matière de traitement des données et de voir s'il est apte à remplir le poste.
  • Quelle est votre expérience avec les systèmes d'exploitation ? Cette question permet de savoir si le candidat a déjà travaillé avec des systèmes d'exploitation et s'il est capable de les utiliser.

Quelles-sont les compétences pour être Data Engineer ?

  • Maîtrise des outils de collecte et de traitement des données : pour collecter et analyser les données à partir de différentes sources, un data engineer doit maîtriser des outils spécifiques tels que SQL, Python, R, etc.
  • Compétences en programmation : un data engineer doit être capable de programmer des algorithmes et des scripts pour traiter les données et les préparer pour l'analyse.
  • Connaissance des systèmes de gestion de bases de données : un data engineer doit être capable de travailler avec des systèmes de gestion de bases de données tels que MySQL, MongoDB, etc.
  • Capacité à comprendre et à analyser les données : un data engineer doit être capable de comprendre et d'analyser les données pour en tirer des conclusions et des informations utiles.
  • Capacité à communiquer : un data engineer doit être capable de communiquer efficacement avec les autres membres de l'équipe et de partager les informations obtenues.

Quelles-sont les formations pour devenir Data Engineer ?

Pour devenir Data Engineer, les études et formations les plus pertinentes sont celles qui couvrent le développement informatique, l'analyse de données et l'intelligence artificielle. Il est important de comprendre les principes fondamentaux de la programmation, de la gestion de données et de l'analyse de données. Une formation en informatique, en statistiques ou en mathématiques est donc nécessaire. Une connaissance des systèmes de gestion de bases de données, des outils d'analyse et des technologies Big Data est également requise. Il est également important de comprendre les principes de l'architecture des systèmes, de la sécurité des données et de l'intégration des données.

Quelles-sont les évolutions de carrière du poste de Data Engineer ?

Le métier de Data Engineer est une fonction très recherchée dans le secteur des technologies de l'information. Avec quelques années d'expérience, un Data Engineer peut s'attendre à des évolutions de carrière variées. Parmi les possibilités, il peut devenir Data Scientist, Data Architect, Data Analyst ou encore Cloud Engineer. Les Data Engineers peuvent également s'orienter vers des postes de direction ou de gestion de projet, ainsi que vers des postes de management. Avec leurs compétences en matière de gestion et d'analyse de données, les Data Engineers sont très recherchés par les entreprises. En plus de ces possibilités, un Data Engineer peut également s'orienter vers des postes de recherche et développement ou de conseil.

Comment évaluer la performance d'un Data Engineer ?

Lorsqu'il s'agit d'évaluer la performance d'un Data Engineer, il est important de définir des objectifs clairs et mesurables. Ces objectifs peuvent être liés à la qualité des données, à la vitesse de traitement des données, à la fiabilité des résultats ou encore à la satisfaction des clients. Par exemple, l'objectif peut être de garantir une qualité des données supérieure à 95 %, d'accélérer le traitement des données de 30 %, de garantir la fiabilité des résultats à 100 % ou encore d'améliorer la satisfaction des clients de 20 %. Ces objectifs doivent être clairement définis et communiqués aux Data Engineers afin de pouvoir évaluer leur performance.

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