Construit les systèmes de traitement distribué pour de très grands volumes de données.

Entrée

Senior

Code

Très élevé

Compétences clés

Spark / distributed processingHadoop / data lakesKafka / streamingScala / Python

Présentation du métier

L’ingénieur big data construit les systèmes de traitement distribué pour de très grands volumes : Spark, Hadoop, Kafka, data lakes et lakehouses. Il gère l’échelle, le partitionnement, la performance et le coût. Le rôle mène vers ingénieur données senior, architecte data ou ingénieur plateforme data.

Missions principales

  • Construire les plateformes de traitement big data
  • Construire des pipelines d’ingestion de données fiables
  • Modéliser et maintenir l’entrepôt de données
  • Garantir qualité, fraîcheur et traçabilité des données
  • Décrire l’infrastructure sous forme de code et la versionner
  • Construire et maintenir les pipelines CI/CD
  • Superviser la santé de la plateforme, alertes et tableaux de bord
  • Suivre et optimiser les coûts cloud
  • Maintenir la documentation technique à jour
  • Accompagner les profils juniors et relire leur travail

Compétences techniques

Spark / distributed processing92%
Hadoop / data lakes85%
Kafka / streaming85%
Scala / Python85%
Lakehouse architecture82%
Performance & partitioning85%
Cloud big data services82%
SQL on big data80%

Technologies

SparkHadoopKafkaScalaPythonDatabricksHiveHDFSIcebergDelta LakeAWS EMRGCP DataprocSnowflakeAirflowTerraformDockerKubernetesGitPresto

Niveau de formation

Les exigences de formation varient selon l’entreprise, le pays et l’expérience. L’expérience professionnelle, les certifications et les compétences techniques peuvent parfois compenser un diplôme.

Bac

Moins fréquent

Bac+2 (BTS / BUT)

Moins fréquent

Bac+3 (Licence / Bachelor)

Moins fréquent

Bac+5 (Master / ingénieur)

Voie fréquente

Expérience & niveau de code

Niveau d’expérience

DébutantJuniorConfirméSeniorExpert

Niveau de code

Pas de codeFaibleMoyenÉlevéTrès élevé
Difficulté technique86%

Certifications utiles

Les certifications ne sont jamais obligatoires. Elles ne sont qu’un moyen parmi d’autres de prouver une compétence.

  • Databricks Certified Data Engineer
  • Cloudera Certified Data Engineer
  • Google Professional Data Engineer

Vers quoi ce métier peut-il mener ?

Plusieurs chemins sont possibles. Cliquez sur un rôle pour ouvrir sa fiche.

Quelle évolution après ce métier ?

Évolutions réalistes, avec compatibilité et roadmap de transition pour chacune.

Recouvrement: 74% · Difficulté: Facile

À apprendre : Orchestration (Airflow), Mentoring

Voir la roadmap

Où pouvez-vous aller ensuite ?

Une progression typique construite à partir de relations de carrière réelles. Cliquez sur un métier pour ouvrir sa fiche.

Compétences comportementales
  • Résolution de problèmes
  • Esprit d’analyse
  • Vision d’ensemble
  • Autonomie
  • Communication claire
  • Sens des responsabilités

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