24 février 2023

Devenir Big Data engineer : fiche métier, rôle, missions, compétences, études, salaire et évolution

Les ingénieurs Big Data sont chargés de construire, de maintenir et d’optimiser des systèmes distribués à grande échelle qui traitent d’énormes quantités de données en temps réel.

Présentation du métier de Big Data engineer

Leurs principales missions consistent à intégrer divers composants fonctionnant ensemble de manière transparente (par exemple, une base de données avec un moteur de recherche) ; à configurer l’infrastructure pour obtenir des performances efficaces (par exemple, des clusters) ; ou à créer de nouveaux algorithmes pour analyser efficacement des ensembles de données massifs (par exemple, le traitement du langage naturel).

L’ingénierie du Big Data est une sous-discipline de la science des données et implique souvent l’utilisation de technologies de Big Data, telles que : Hadoop, Spark et Kafka.

Le poste d’ingénieur Big Data est un poste très intéressant et stimulant. La mission principale de ce rôle est de concevoir et de développer des solutions qui aident les entreprises à prendre de meilleures décisions à partir de leurs données.

Le profil d’un candidat idéal pour devenir ingénieur Big Data comprend :

• De bonnes compétences en programmation en Java ou Python.
• Connaissance des bases de données SQL (MySQL, PostgreSQL) et des bases de données NoSQL (MongoDB).

Quel rôle a un Big Data engineer ?

Le rôle d’un ingénieur Big Data est de concevoir, développer, déployer et gérer des applications Big Data. Il s’agit de manipuler de grandes quantités de données et de les rendre utiles aux entreprises ou aux organisations.

Un bon candidat pour ce poste doit avoir une solide formation en informatique, mathématiques, statistiques et machine learning. Il doit également avoir de l’expérience dans l’analyse des données et leur visualisation afin que les résultats soient facilement interprétables par les humains (analyse des données).

Quelles sont les missions d’un Big Data engineer ?

Un ingénieur en Big Data est responsable de la collecte, du stockage, de l’analyse et de la gestion des données massives d’une entreprise. Leur objectif principal est de s’assurer que les données sont correctement organisées et utilisables pour prendre des décisions commerciales informées.

Voici les missions clés d’un ingénieur en Big Data :

• Collecte de données : il collecte les données à partir de diverses sources, telles que les applications en ligne, les réseaux sociaux, les bases de données et les appareils connectés.
• Stockage de données : il détermine le meilleur endroit pour stocker les données, en fonction de leur volume, de leur vitesse de croissance et de leur accessibilité. Par exemple, dans une Data Warehouse.
• Traitement des données : il utilise des outils d’analyse pour extraire des informations significatives à partir des données collectées, telles que des tendances et des relations cachées.
• Mise en place de systèmes de gestion de données : il crée et maintient des systèmes de gestion de données efficaces pour garantir la qualité et la fiabilité des données.
• Visualisation de données : il utilise des outils de visualisation pour présenter les données de manière claire et concise, afin de faciliter la prise de décisions.
• Développement d’applications : il peut également développer des applications pour automatiser les processus de collecte, de stockage et d’analyse de données.
• Collaboration avec d’autres équipes : il travaille en étroite collaboration avec d’autres équipes, telles que les équipes de développement de produits, les équipes de marketing et les équipes informatiques, pour s’assurer que les données sont utilisées de manière efficace.

En somme, un ingénieur en Big Data joue un rôle clé dans la transformation des données en informations précieuses pour les entreprises, en utilisant des techniques avancées d’analyse de données pour extraire des insights utiles et construire des tableaux de bord efficaces.

Quel profil pour prétendre au poste de Big Data engineer ?

Le profil le plus adapté à ce poste est une personne titulaire d’un diplôme en informatique ou en mathématiques et ayant au moins deux ans d’expérience en tant que développeur.

Des diplômes tels qu’un Master Data Scientist ou notre Mastère in Artificial Intelligence & Management, spécialisation Data Scientist sont les meilleures portes d’entrée pour ce métier.

Un ingénieur possédant ces qualifications doit être capable de travailler de manière indépendante, de résoudre des problèmes par lui-même et de construire des applications complexes en utilisant divers langages de programmation tels que Java, Python ou Scala.

En outre, un candidat à ce poste doit avoir de l’expérience dans la création d’applications web à l’aide d’API RESTful. Il doit également avoir une expérience de la data science, de l’apprentissage automatique et des techniques en intelligence artificielle (IA) telles que l’apprentissage profond (Deep Learning).

Comment devenir Big Data engineer ?

Pour devenir un ingénieur Big Data, vous devrez avoir une solide expérience des langages de programmation tels que Java, Python et C++.

Vous devrez aussi avoir de l’expérience avec des outils d’analyse de données tels que le langage R, SAS ou SPSS.

Vous devrez avoir des compétences en matière de cloud computing, notamment AWS (Amazon Web Services), Azure et Google Cloud Platform.

Enfin, vous devez savoir comment utiliser les cadres Hadoop ou Spark pour traiter efficacement de grandes quantités de données sur des grappes de serveurs (environnements de cloud computing).

Quel est le salaire moyen d’un Big Data engineer ?

Le salaire moyen d’un ingénieur Big Data est d’environ 50 000 euros par an. Cela peut fortement varier en fonction de l’entreprise, du secteur d’activité et du poste que vous occupez.

Le salaire augmente avec les années d’expérience professionnelle et les compétences développées, mais il est important de rappeler que les connaissances requises pour devenir un expert dans ce domaine sont assez étendues.

Quelles sont les évolutions professionnelles ?

• Gestionnaire de produit de données : le gestionnaire de produit de données ou Data Product Manager est une personne qui est responsable du développement d’un produit de données. Il possède généralement une expérience à la fois dans le domaine commercial et technologique, ce qui lui permet de comprendre ce dont l’entreprise a besoin à partir de ses données et comment celles-ci peuvent être utilisées pour améliorer ses produits ou services.
• Ingénieur en données : une personne travaillant comme ingénieur dans ce domaine aura souvent une expertise dans des domaines tels que l’informatique distribuée, l’apprentissage automatique (Machine Learning), l’intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel (NLP).
• Ingénieur Big Data : les ingénieurs Big Data sont chargés d’analyser de grandes quantités d’informations non structurées à l’aide d’outils tels qu’Apache, Hadoop ou Spark MLlib afin d’extraire des informations utiles qui aident les entreprises à prendre de meilleures décisions concernant leurs processus commerciaux.

Quelles entreprises / secteurs recrutent ?

L’ingénieur Big Data est un métier qui nécessite un haut niveau d’expertise. En fait, c’est l’un des emplois les plus exigeants dans le domaine informatique. Le profil de ce poste est relativement nouveau et il est encore en pleine évolution.

Les principales missions d’un ingénieur Big Data sont les suivantes :

• L’analyse des données collectées à partir de diverses sources (plateformes de médias sociaux, appareils mobiles, dispositifs IoT) et la création de modèles basés sur leurs résultats ;
• Développer des algorithmes qui peuvent être utilisés pour prédire des événements futurs en fonction des expériences passées ;
• Développer de nouvelles solutions basées sur ces modèles en utilisant des logiciels tels que Hadoop ou Spark ;
• Les meilleurs candidats pour ce poste doivent avoir au moins un an d’expérience de travail avec de grands ensembles de données (plus de 1 To). Ils doivent également avoir une expérience des requêtes SQL et des langages de programmation tels que Java ou Python/R (pour l’analyse statistique).

Quelles sont les différences entre Data Product Manager , Product Manager et Big Data Engineer ?

Les rôles de Data Product Manager, Product Manager et Big Data Engineer sont différents, même s’ils peuvent avoir des fonctions similaires dans l’entreprise.

Un Data Product Manager est responsable de l’analyse de données et de la mise en œuvre de stratégies pour améliorer les produits en utilisant les données.

Un Product Manager ou Product Owner est responsable de la stratégie de produit et de la gestion de son développement, de sa mise sur le marché et de sa performance.

Un Big Data Engineer est responsable de la collecte, du stockage, de l’analyse et de la gestion des données massives d’une entreprise. Il utilise des technologies telles que les bases de données SQL ou NoSQL, le traitement par lots et la distribution pour gérer les données.

Le Data Product Manager se concentre donc sur l’utilisation de données pour améliorer les produits ; le Product Manager se concentre sur la stratégie de produit et la gestion de la performance du produit ; tandis que le Big Data Engineer se concentre sur la gestion des données pour les utiliser efficacement dans l’entreprise.

En conclusion, le métier d’ingénieur Big Data est un métier important et en pleine expansion. Il nécessite un certain profil et des compétences pour pouvoir réussir dans ce domaine. Cependant, si vous avez la motivation et l’envie d’apprendre rapidement de nouvelles technologies, alors cela pourrait être un parcours professionnel intéressant pour vous !

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