Data engineer

Le métier de Data engineer constitue l’un des piliers de la transformation numérique des organisations. À l’ère du Big Data, les entreprises – quelle que soit leur taille ou leur secteur d’activité – dépendent d’infrastructures informatiques solides pour collecter, stocker, traiter et exploiter efficacement leurs données.

Le Data engineer joue un rôle stratégique : il analyse les besoins métiers et conçoit des architectures adaptées pour gérer de grands volumes de données, tout en garantissant leur qualité, leur intégrité et leur sécurité. Il développe et optimise des flux de données, appelés « pipelines », afin d’assurer une circulation fiable et performante de l’information entre les différents systèmes.

Au-delà de la mise en place des solutions, il en assure également la maintenance et l’évolution. Son expertise couvre les technologies du Big Data, les bases de données ainsi que les systèmes d’exploitation.

Enfin, le Data engineer peut intervenir dans le champ de l’intelligence artificielle en industrialisant les modèles de machine learning et en intégrant des API d’IA générative au sein de leur processus métier.

Ainsi, il occupe une position centrale dans les enjeux stratégiques liés à la donnée et s’impose comme un acteur clé de l’innovation et de la performance des organisations.

• Identifier les besoins en architecture de gestion de données en analysant la problématique métier, le fonctionnement de l’organisation et l’ensemble de ses flux de données afin de valider l’opportunité de développement d’un projet d’architecture.
• Élaborer et exercer un système de veille technologique et réglementaire dédié au domaine du numérique en recensant des sources vérifiées et en menant une analyse des informations récoltées en vue d’identifier les cas d’usages et les évolutions technologiques et réglementaires à intégrer dans son activité professionnelle.
• Exploiter la veille, au sein de son organisation, en remettant en cause ses pratiques à l'aune des évolutions et en diffusant les informations aux interlocuteurs adéquats dans le but d’informer, de sensibiliser et de faire adhérer ses collaborateurs et sa hiérarchie aux bonnes pratiques et au respect des normes réglementaires.
• Définir le périmètre du projet de gestion des données en formalisant les besoins, les objectifs, les contraintes et les risques ainsi qu’en identifiant les sources de données, les spécifications techniques et fonctionnelles, et les enjeux d’accessibilité, réglementaires, écologiques et éthiques impliqués afin d’assurer son inclusivité, limiter son impact écologique et préparer sa mise en œuvre.
• Exploiter l’intelligence artificielle générative en identifiant l’opportunité de l’intégrer dans le projet en gestion de données puis, le cas échéant en sélectionnant les outils et méthodes adaptés afin d’optimiser la solution.
• Émettre des recommandations et être force de propositions auprès de sa hiérarchie et de membres d’une équipe pluridisciplinaire, en présentant les axes de développement de la solution, en défendant argumentant ses propositions et en adaptant sa communication à ses interlocuteurs afin que les propositions soient compréhensibles par l’ensemble des équipes et qu’elles puissent ainsi contribuer au projet.
• Concevoir les procédures d’extraction, de traitement et de stockage des données de l’architecture en schématisant les données de référence et les interactions attendues entre elles puis en définissant chaque étape d’extraction, de transformation et de chargement tout en assurant l’application de protocoles garantissant la sécurité des données, des réseaux et des systèmes et limitant l’impact écologique de la solution.
• Collecter les données structurées et non structurées de diverses sources utilisables pour le projet d’architecture via la programmation de scripts et dans le respect du cadre réglementaire et des procédures garantissant la sécurité des données, des réseaux et des systèmes afin de préparer les étapes de transformation et de stockage des données.
• Élaborer des solutions de stockage en créant et structurant les bases de données relationnelles et/ou non- relationnelles (SQL, noSQL) le tout, dans le respect des procédures garantissant la sécurité des données, des réseaux et des systèmes afin de consolider le processus de stockage des données de la solution.
• Transformer les données en un format approprié pour l’analyse en nettoyant les jeux de données et en y appliquant des modifications à l’aide d’outils dédiés afin de rendre les données disponibles et exploitables dans leur forme et leur contenu.
• Analyser les données en s’appuyant sur des méthodes et outils d’analyse statistique et de visualisation de données afin d'évaluer l’intégrité et la qualité des données et de présenter les résultats issus de l’analyse aux parties prenantes du projet et aux utilisateurs finaux de la solution.
• Automatiser les circuits de collecte, de traitement et de stockage des données en s’appuyant sur l’architecture élaborée, en exploitant des outils dédiés, et en testant le processus d’automatisation en vue d’assurer l’opérationnalité de la solution technique.
• Développer un algorithme d’intelligence artificielle en s’appuyant sur les expertises métier nécessaires, en utilisant des méthodes et outils d’apprentissage supervisé et/ou non supervisé dans le respect des principes éthiques et de frugalité2 en vue d’intégrer des composants d’intelligence artificielle à la solution technique de gestion de données.
• Concevoir une interface de programmation entre les composants de la solution, en utilisant les API appropriées dans le respect des exigences de sécurité afin de préparer le déploiement de la solution d'analyse de données intégrant l'intelligence artificielle.
• Conteneuriser les composants de l'architecture en créant des images (virtualisation) pour chacun d’eux, en configurant les conteneurs en prévoyant des mécanismes de gestion d'erreur et les mesures de sécurité appropriées pour protéger les conteneurs contre les vulnérabilités et les accès non autorisés.
• Déployer le modèle dans un environnement de production en implémentant le modèle dans le système via des librairies dédiées dans l’optique de le rendre opérationnel dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine.
• Orchestrer les services de la solution en implémentant un processus de gestion et de coordination des composants du système afin de garantir l’exécution fluide et efficace de l’ensemble de l’architecture et de créer une solution évolutive, capable de résoudre des problèmes complexes et de fournir des résultats fiables.
• Contrôler la mise en production de la solution grâce à des tests unitaires afin d’assurer l’opérationnalité de la solution et vérifier sa conformité quant aux spécifications établies lors de la constitution du cahier des charges.
• Automatiser le déploiement de nouvelles versions de la solution et son monitoring notamment concernant l'évolution de ses données à l'aide d’un outil de continuous Integration (CI/CD) permettant de surveiller efficacement l'ensemble du processus, de prévenir toute dégradation des performances et d’assurer la durabilité de la solution.
• Définir la structure organisationnelle du projet d'architecture technique de gestion de données en planifiant les différentes étapes du projet et en identifiant les parties prenantes à intégrer, ceci en prenant en compte les situations de handicap afin que le projet bénéficie d’un mode de gouvernance rationalisé et d’un outil de pilotage répondant aux exigences du cahier des charges.
• Encadrer le développement du projet d’architecture de données via des méthodes de gestion d’équipe et de projet agiles, en prenant en considération les situations de handicap afin de fédérer les acteurs du projet, d’assurer son inclusivité et de monitorer les avancées.
• Gérer le budget du projet en contrôlant régulièrement les dépenses afin d’identifier les écarts avec le budget prévisionnel et, le cas échéant, de prendre des mesures correctives permettant de respecter les contraintes financières du projet.
• Réaliser des reportings auprès des parties prenantes et de sa hiérarchie en communiquant régulièrement les avancements et les résultats rs afin de diffuser l’information permettant la prise de décision et l’implication de l’ensemble des équipes.
• Evaluer la performance du projet de Data Engineering via des métriques adaptées au contexte et des outils d’analyse afin d’identifier des axes d’amélioration basés sur l’analyse des KPI, des retours d’expériences utilisateurs et de garantir ainsi une optimisation continue du projet.
• Former les utilisateurs finaux de la solution en concevant et déployant un plan d’accompagnement anticipant les chantiers de transformation dans le but d'assurer la transition l’adoption et l’utilisation de la solution dans le respect des règles établies par tous les utilisateurs concernés.

Secteurs d’activités :

Un Data Engineer peut travailler dans une variété de secteurs d'activités en raison de l'importance croissante des données. Les compétences des Data Engineer sont ainsi applicables dans pratiquement tous les secteurs d'activité à mesure que les organisations cherchent à tirer de la valeur de leurs données. Les secteurs dans lesquels les Data Engineer sont particulièrement demandés : technologie et informatique, finance et assurance, santé, commerce, industrie, énergies, transport et logistique, médias.

Type d'emplois accessibles :

• Data Engineer
• Ingénieur Data / big data
• Machine learning engineer
• Ingénieur en développement big data