Les entreprises utilisent et stockent un nombre exponentiel de données. De ce fait, il est de plus en plus important que celles-ci soient bien organisées, afin qu’elles restent accessibles et compréhensibles. Pour cela, les entreprises font appel à des Ingénieurs Data.
Leur mission ? Récupérer toutes ces données que la compagnie collecte et produit pour les ranger bien proprement.
Qu’est qu’un Ingénieur Data ?
Ils ont pour responsabilité de développer et gérer l’architecture Big Data. Celle-ci doit pouvoir prendre en charge une immense quantité d’informations, qu’une base de données classique ne pourrait supporter. Par exemple un Entrepôt de Données dans lequel les données seront stockées et organisées selon des règles précises.
Le but est de rendre les processus de collecte et d’analyse aussi optimaux que possible. Cela nécessite une maîtrise de la programmation, en général en langage Python. (Bien que Java et JavaScript soient également populaires.)
Leur système de gestion doit permettre d’avoir des données de bonne qualité, maintenues à jour en temps réel. Ils doivent également tenir une veille technologique. Ainsi, ils sont toujours à la pointe de l’innovation. Ils sont prêts à toute évolution technique qui se présenterait afin d’améliorer son système.
L’objectif est de vraiment permettre à l’entreprise d’avoir une vision d’ensemble de son activité, de son marché, de la concurrence… Ainsi, elle prend des décisions justifiées et réfléchies.
💡 Il ne faut pas confondre l’ingénieur Data avec le Data Scientist. Ce dernier doit analyser les données, en ressortir des informations précieuses, et rapporter ses trouvailles et conclusions à ses supérieurs (qui pourront alors y adapter la stratégie de l’entreprise).
Quelle demande pour les ingénieurs Data ?
Le salaire est, en moyenne, de 3 300 € par mois en France… contre 9 650 € aux Etats-Unis. Ça fait une sacrée différence !
Celle-ci s’explique par le fait qu’aux US, les Start-Ups en hi-tech sont très, très nombreuses. Celles-ci et les Géants du Web comme Facebook, Google, Apple, Microsoft et Amazon (GAFAM) ont besoin de traiter d’énormes quantités de données. Ils ont donc besoin d’encore et toujours plus d’ingénieurs Data.
Comme il n’y en pas assez pour toutes ces entreprises, elles tentent d’être aussi attractives que possible avec des salaires élevés, pour que ces précieux experts viennent à elles et pas à leurs concurrents.
Par opposition, en France, les Start-Up en techno ne sont pas si nombreuses que ça. Rares sont les grands groupes à rivaliser avec les GAFAM américains en termes d’envergure. Du coup, il y a moins besoin d’ingénieurs Data. Cette faible demande fait que les postes disponibles sont rares, et les salaires moins attrayants.
C’est un cercle vicieux : le retard relatif de la France en matière de nouvelles technologies fait qu’il n’y a pas vraiment de demande pour les spécialistes dans ce domaine. De ce fait, ceux-ci ont tendance à aller chercher du travail ailleurs, et donc, le pays manque d’experts en hi-tech et reste en retard.
Souhaitons que cela change, comme annoncé, avec de nouvelles politiques mises en place dans cette décennie.
Quelles études permettent de devenir ingénieur Data ?
Ça fait partie du problème ! Comme il n’y a que peu de demandes en France, il n’y a pas vraiment de cursus spécialisé pour ce domaine.
Les ingénieurs Data ont des parcours très variés. Certains ont suivi des études d’informatique, d’autres d’ingénierie généraliste, ou encore de physique théorique ! Le point commun est qu’ils ont généralement un Bac+5 en informatique.
Il faut être prêt à apprendre par soi-même, car ce n’est souvent que comme ça que l’on peut accumuler les connaissances nécessaires à ce métier.
Cela étant, certaines entreprises, conscientes de la valeur des ingénieurs Data, plutôt que de se baser sur le parcours, s’intéressent plutôt à la simple expérience de la personne.
Par exemple, Facebook recherche des gens avec au moins deux ans d’expérience en Python et/ou Java, en SQL, en développement avec LAMP et en création, mise en place et maintenance d’ETL. Il demande qu’ils soient également familiers avec un système MapReduce ou MPP.
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