Avec 8 entreprises sur 10 qui affirment rencontrer des difficultés de recrutement pour ce poste technique, le Data Engineer fait partie des métiers de la Tech les plus recherchés en ce moment. En plus d'offrir un salaire attractif, ce poste promet de belles opportunités de carrière, à condition d’avoir suivi une formation reconnue ou de posséder une certification professionnelle en ingénierie des données.
Dans cet article, nous vous livrons tous nos conseils pour réussir votre reconversion en tant que Data Engineer.
Et si vous cherchez une formation reconnue pour vous lancer, notre formation Data Engineer vous permet de le devenir en seulement 150h, avec à la clé une certification professionnelle de niveau Bac+5.
Cet article est rédigé par Andreea, Data Engineer et experte sur le sujet.
Devenez Data Engineer et donnez un tournant décisif à votre carrière !
Le métier de Data Engineer est un métier d’avenir ! Selon une étude faite par Dice Tech Job Report, l'ingénierie des données fait partie des emplois qui connaissent la croissance la plus rapide dans le secteur de la Tech ces dernières années, avec plus de 50% d’offres supplémentaires pour ce poste chaque année.
Avec l'arrivée d'outils performants et de librairies de plus en plus et accessibles, concevoir des modèles de machine learning devient une tâche de moins en moins compliquée. En revanche, industrialiser les modèles et suivre leur cycle de vie est devenu un enjeu critique.
Anis Zakari, Data Scientist et Machine Learning Engineer
Dice Tech Job Report
Cette forte demande pour le métier de Data Engineer sur le marché de l’emploi est aujourd’hui corrélée à une rémunération plus importante que les autres postes du secteur de la Tech. Ainsi en France, le salaire moyen d’un Data Engineer junior est de 45 000€ brut par an en 2024, soit environ 3 750€ bruts par mois selon la région dans laquelle vous souhaitez travailler. Cette rémunération est amenée à rapidement augmenter avec l’expérience pour atteindre jusqu’à 85 000€ brut par an pour un poste senior dans une grande entreprise.
Si vous êtes désireux de monter en compétences techniques, de mettre en place des bases de données, ainsi que de mettre en production des modèles de machine learning, le Data Engineer est le job idéal pour vous ! Mais attention, il y a aussi des inconvénients au métier de Data Engineer, le principal est la technicité du métier :
Le rôle d’un Data Engineer c’est 50% de construction et 50% de debugging. Le métier de Data Engineer est passionnant car il y a des enjeux techniques parfois très compliqués, comme sur du calcul distribué. Mais c'est aussi un métier très technique, ce qui peut être rebutant pour certains avec un profil moins curieux.
Thomas Clavet, Senior Data Engineer
Quelles perspectives d’évolution envisager pour un Data Engineer ?
Pour un Data Engineer, les perspectives d'évolution sont très nombreuses après quelques années de travail en entreprise. En moyenne, le Data Engineer obtient le statut de senior au bout de 5 ou 6 ans d’expérience. À ce niveau, vous avez la possibilité d’évoluer sur des postes comme Sales Engineer et Lead Sales Engineer, ou des métiers plus techniques tels que Solution Engineer et Lead Solutions Engineer.
Au cours de votre carrière dans la Data, si vous êtes intéressés pour monter en compétence et obtenir de plus grandes responsabilités en tant que manager, vous pouvez également choisir de prendre la tête d’une équipe de Data Engineers et/ou de Data Architects.
En tant que Data Engineer, la clef de votre ascension professionnelle réside dans votre motivation et dans votre capacité à vous montrer proactif dans les missions qui vous sont confiées. C’est ce que nous a partagé Inès Donikian, Data Engineer que nous avions interviewé sur son parcours et ses missions lorsqu’elle était en poste chez Papernest.
Quelles compétences et qualités sont requises pour réussir sa reconversion en data engineering ?
Les compétences requises d’un Data Engineer sont parmi les plus diversifiées des métiers de la Tech. Voici quelques exemples de hard skills que les recruteurs cherchent à l’heure actuelle pour un profil de Data Engineer :
Travailler l'architecture et la structure des données
Recueillir, organiser, stocker et requêter proprement les données
Automatiser des tâches et mettre en production les algorithmes développés
Réaliser le traitement des flux de données en temps réel
Par conséquent, si vous souhaitez vous reconvertir en Data Engineer, il faut vous assurer de suivre des formations et des cours adaptés aux missions qui peuvent vous être proposées. Les enseignements de niveau professionnel vous aideront à monter en compétences sur des outils du type :
Cloud : Microsoft Azure, AWS ou Google Cloud Platform
Base de données : MySQL, Oracle, Microsoft SQL Server
Exploration, Transformation et Ingestion de données (outils d'ETL comme Talend)
Comment devenir Data Engineer en 2024 ?
Quelle formation choisir pour devenir Data Engineer ?
Pour devenir Data Engineer, plusieurs options s'offrent à vous. Nous les passons en revue dans la suite de l'article, mais sachez que le Data Engineering c'est aussi un mindset. Thomas Clavet, qui s'est reconverti de Data Analyst à Senior Data Engineer, nous a partagé quelques conseils :
Pour se reconvertir dans la Data Engineering, il faut être très curieux. Il ne faut pas hésiter à faire des projets persos. Ça se fait beaucoup en Data Science mais ça peut se faire aussi en Data Engineering. Et c'est aussi utile de suivre des speakers autour du Data Engineering sur LinkedIn.
Thomas Clavet, Senior Data Engineer
Il existe différentes formations en ingénierie des données qui vous permettront d’acquérir les compétences nécessaires pour vous reconvertir en Data Engineer.
Les formations certifiantes
Plusieurs formats de formation permettent de devenir Data Engineer en alliant théorie et pratique, avec à la clé une certification reconnue par les professionnels. Parmi ces formules, on retrouve :
Le Bootcamp intensif : Idéal pour une reconversion rapide, le Bootcamp se concentre sur une courte durée (souvent 3 à 8 semaines) pour fournir les fondamentaux du métier.
Chez Jedha, nous proposons une formation en Data Engineeringintensive de 150h sur 3 semaines, réparti en 70% de pratique et 30% de théorie, avec un accès à l’un de nos 17 campus. Notre diplôme Bac+5 est reconnu par l’État, éligible au CPF, et conçu pour vous insérer rapidement sur le marché du travail. Vous y apprendrez à :
Construire un pipeline data de bout en bout,
Gérer les outils et technologies clés du Data Engineering (Hadoop, Spark, etc.),
Automatiser et mettre en production les modèles de Machine Learning.
La formation en ligne (On Demand) : Format flexible, adapté à ceux qui travaillent déjà ou qui souhaitent s’organiser à leur rythme.
Chez Jedha, vous disposez de 150h de cours en ligne à étaler librement sur huit semaines, grâce à notre plateforme e-learning JULIE. Vous progressez via des modules enregistrés, des exercices corrigés et des projets concrets à réaliser, tout en bénéficiant de l’appui d’un coach dédié en cas de difficulté
Le cursus universitaire : Master spécialisé en Data Engineering, ingénierie logicielle ou Tech, généralement d’une durée de deux ans. Cette voie offre un diplôme académique (Bac+5) et approfondit la dimension théorique. Cependant, elle reste plus longue et moins axée sur la pratique, ce qui la rend moins adaptée à une reconversion rapide.
Les certifications professionnelles
Pour prouver votre expertise sur des outils spécifiques (cloud, traitement Big Data, etc.), il peut être judicieux d’obtenir des certifications professionnelles en Data. Celles-ci sont souvent délivrées par les grands éditeurs et valident des compétences techniques recherchées en entreprise :
Google Professional Data Engineer : Conception et gestion de systèmes sur Google Cloud.
Databricks Certified Professional Data Engineer : Maîtrise d’Apache Spark™, Delta Lake et MLflow.
Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate : Intégration, transformation et consolidation de données sur Azure.
Ces certifications internationalement reconnues exigent généralement un examen final et sont un plus indéniable pour valoriser votre CV auprès des recruteurs.
Comment financer sa reconversion en Data Engineering ?
Quel que soit votre âge, votre situation personnelle ou professionnelle, il existe de nombreuses options pour financer un projet de reconversion. Voici un classement des principales solutions en fonction de votre statut :
Pour tous
CPF (Compte Personnel de Formation) : Permet d’utiliser les crédits accumulés sur votre compte CPF pour financer tout ou partie de votre formation.
Autofinancement : Option la plus flexible, avec possibilité de paiement en plusieurs fois ou via un prêt à taux avantageux.
Pour les salariés
Transition Pro : Dispositif permettant aux salariés de financer une formation en vue d’une reconversion, tout en maintenant leur salaire.
Financement d’entreprise : Certaines entreprises prennent en charge tout ou partie des frais de formation dans le cadre d’un plan de développement des compétences.
Aides régionales : Certaines régions financent des formations pour faciliter le retour à l’emploi dans des secteurs en tension comme la Data et la Cybersécurité.
Chez Jedha, en plus de vous laisser le choix dans votre mode de financement, nous vous offrons des facilités de paiement : choisissez de payer votre formation professionnelle en plusieurs fois ou souscrivez à un prêt étudiant à taux préférentiel avec la Société Générale.
Conclusion - 3 étapes pour devenir Data Engineer
Vous avez maintenant toutes les pistes pour réussir votre reconversion en Data Engineering : les métiers, les compétences clés, les formations adaptées et les solutions de financement. Mais par où commencer ?
Chez Jedha, si vous n’avez pas encore d’expérience en data, vous pouvez débuter par notre parcours Data Science avant de poursuivre avec notre formation Data Engineering. Ce cursus progressif vous permet d’acquérir des compétences solides et de sécuriser votre reconversion.
Maintenant, il ne vous reste plus qu’à suivre ces 3 étapes :
Prenez rendez-vous avec notre équipe d’admission pour choisir votre financement et finaliser votre inscription.
Questions fréquentes à propos de la reconversion en Data Engineer
Qu’est-ce que le Data engineering ?
Le Data engineering, aussi appelé Ingénierie des données, est la pratique qui consiste à construire des systèmes pour collecter, stocker et exploiter des flux de données à grande échelle.
Le Data Engineer (ingénieur de données) est amené à créer des systèmes qui servent à gérer et à convertir les données brutes en informations utilisables par les Data Analysts et Data Scientists. Leur objectif principal est ainsi de rendre les données accessibles de manière à permettre l’évaluation et l'optimisation des performances de l’entreprise.
Quelle est la différence entre un Data Scientist et un Data Engineer ?
Le Data Scientist analyse les données et crée des modèles de Machine Learning pour en tirer des prédictions.
Le Data Engineer construit et optimise les infrastructures permettant de stocker, traiter et exploiter ces données à grande échelle.
Les deux métiers sont complémentaires : le Data Scientist utilise les données, tandis que le Data Engineer s'assure qu'elles soient accessibles et exploitables.
Quels sont les avantages à être Data Engineer en freelance ?
En tant que Data Engineer, il y a de multiples avantages à travailler en freelance :
Une plus grande flexibilité de son temps de travail
La diversité des clients et des missions
Une rémunération souvent plus élevée que celle d’un salarié
Andreea Turcu
Data Career Coach
Membre de notre team Lyonnaise, Andreea est très active dans la communauté Data : elle est co-organisatrice des meet-up Lyon Data Science depuis 2 ans ! Elle effectue son cursus académique à l’Université Lyon 2 en mathématiques et statistiques appliquées, et passe ensuite analyste de données pour la même université, avant de rejoindre l’équipe Data d’Econocom, leader dans le conseil digital en tant que Data Scientist. Après 2 ans passées chez Devoteam, elle se lance dans une nouvelle aventure en Janvier 2022 chez Data Robot où elle met à profit ses compétences en Machine Learning Automatisé, MLOps, et Machine Learning au plus large.
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Comment financer sa reconversion en Data Engineering ?
Quel que soit votre âge, votre situation personnelle ou professionnelle, il existe de nombreuses options pour financer un projet de reconversion. Voici un classement des principales solutions en fonction de votre statut :
Pour tous
Pour les salariés
Pour les demandeurs d'emploi
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