Construit les pipelines et plateformes de données dont dépendent l’analytique et l’IA.
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Compétences clés
Présentation du métier
L’ingénieur data rend la donnée exploitable : ingestion depuis des dizaines de sources, transformation, modélisation, orchestration, contrôles de qualité, coût et performance. Sans cette plomberie, les tableaux de bord mentent et les modèles d’apprentissage manquent de matière. Le métier associe ingénierie logicielle, maîtrise du SQL et culture plateforme.
Missions principales
- Construire des pipelines d’ingestion de données fiables
- Modéliser et maintenir l’entrepôt de données
- Garantir qualité, fraîcheur et traçabilité des données
- Écrire, tester et relire du code de production
- Décrire l’infrastructure sous forme de code et la versionner
- Superviser la santé de la plateforme, alertes et tableaux de bord
- Suivre et optimiser les coûts cloud
- Maintenir la documentation technique à jour
- Modéliser et interroger des bases relationnelles
- Écrire des tests unitaires et d’intégration
Compétences techniques
Technologies
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)
Voie fréquente
Bac+5 (Master / ingénieur)
Voie fréquente
Expérience & niveau de code
Niveau d’expérience
Niveau de code
Certifications utiles
Les certifications ne sont jamais obligatoires. Elles ne sont qu’un moyen parmi d’autres de prouver une compétence.
- Google Professional Data Engineer
- AWS Data Analytics Specialty
- dbt Analytics Engineering
Vers quoi ce métier peut-il mener ?
Plusieurs chemins sont possibles. Cliquez sur un rôle pour ouvrir sa fiche.
Progression directe
Bifurcations possibles
Quelle évolution après ce métier ?
Évolutions réalistes, avec compatibilité et roadmap de transition pour chacune.
Recouvrement: 20% · Difficulté: Difficile
À apprendre : Observability & tracing, Kubernetes, Linux internals
Voir la roadmapRecouvrement: 23% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : AWS / Azure / GCP, Terraform, Identity & access management
Voir la roadmapRecouvrement: 19% · Difficulté: Difficile
À apprendre : CI/CD pipelines, Linux, Docker
Voir la roadmapRecouvrement: 25% · Difficulté: Difficile
À apprendre : Kubernetes, Terraform & IaC modules, CI/CD at scale
Voir la roadmapRecouvrement: 12% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : AWS / Azure / GCP, Terraform, Landing zones
Voir la roadmapRecouvrement: 24% · Difficulté: Difficile
À apprendre : Landing zones, Cost & FinOps, Security
Voir la roadmapOù 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
- Rigueur et sens du détail
- Résolution de problèmes
- Curiosité technique
- Communication claire
- Vision d’ensemble
- Rédaction documentaire
Quels métiers peuvent mener à ce poste ?
Les métiers qui mènent fréquemment à ce poste.
Recouvrement: 15% · Difficulté: Difficile
À apprendre : Python, Orchestration (Airflow), Data modelling
Voir la roadmapRecouvrement: 24% · Difficulté: Difficile
À apprendre : SQL, Python, Orchestration (Airflow)
Voir la roadmapRecouvrement: 50% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : SQL, Orchestration (Airflow), Spark / distributed processing
Voir la roadmapRecouvrement: 24% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : SQL, Orchestration (Airflow), Data modelling
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