Ingénierie des données, pipelines data et plateformes analytiques à l’échelle

Le Data Engineer est au centre de tous les projets data modernes. Il conçoit, développe et opère les pipelines de données, les plateformes analytiques et les architectures data qui permettent aux entreprises de valoriser leurs données à grande échelle.

Les missions de Data Engineer sont aujourd’hui très recherchées dans des environnements cloud, data-driven et fortement industrialisés où la fiabilité, la performance et la gouvernance des données sont stratégiques.

Types de missions pour un Data Engineer

Conception et développement de pipelines data

Le Data Engineer intervient sur toute la chaîne de traitement des données.

Missions fréquentes :

  • Conception de pipelines d’ingestion et de transformation de données

  • Développement de flux batch et temps réel

  • Mise en qualité et fiabilisation des données

  • Optimisation des performances de traitement

  • Documentation des flux et des modèles de données

Ces missions sont essentielles pour garantir des données exploitables, fiables et disponibles.

Construction et exploitation de plateformes data

Le Data Engineer participe à la mise en place de plateformes data scalables.

Interventions typiques :

  • Implémentation de data lakes, data warehouses et lakehouses

  • Intégration des outils de traitement et d’orchestration

  • Déploiement de plateformes analytiques cloud

  • Gestion des environnements de développement, test et production

  • Contribution à l’industrialisation des usages data

DataOps, automatisation et fiabilité

Les missions data modernes intègrent fortement les principes DataOps.

Responsabilités associées :

  • Automatisation des déploiements de pipelines

  • Mise en place de tests de données et de contrôles qualité

  • Supervision des traitements et gestion des incidents

  • Versioning des pipelines et du code

  • Collaboration étroite avec les équipes DevOps et sécurité

Collaboration avec les équipes data et métiers

Le Data Engineer travaille en interface avec de nombreux acteurs.

Interactions clés :

  • Data analysts et data scientists

  • Équipes métiers et produits

  • Architectes data et cloud

  • Équipes sécurité et gouvernance

Son rôle est de traduire les besoins métiers en solutions data robustes et exploitables.

Compétences clés attendues pour un Data Engineer

Compétences techniques

  • Langages de traitement de données (SQL, Python, Spark)

  • Outils d’orchestration de pipelines

  • Plateformes data cloud (hyperscalers dont Microsoft et AWS, Databricks, Snowflake, etc.)

  • Bases de données relationnelles et NoSQL

  • Architectures data distribuées

Compétences méthodologiques

  • Méthodes DataOps et industrialisation

  • Gestion de la qualité et de la traçabilité des données

  • Documentation et bonnes pratiques data

  • Travail en environnements agiles

Soft skills indispensables

  • Rigueur et sens de la qualité

  • Capacité d’analyse et de résolution de problèmes

  • Autonomie et sens des responsabilités

  • Communication avec des interlocuteurs techniques et métiers

Secteurs donneurs d’ordre majeurs

Banque & assurance

Le secteur financier est l’un des plus gros consommateurs de profils Data Engineer.

Enjeux principaux :

  • Fiabilité et traçabilité des données

  • Conformité réglementaire

  • Performance des traitements analytiques

  • Sécurisation des flux de données

Industrie du luxe

Les maisons de luxe exploitent la donnée pour améliorer l’expérience client et la performance commerciale.

Types de projets :

  • Analyse des parcours clients omnicanaux

  • Plateformes data marketing

  • Optimisation de la supply chain

La qualité et la fraîcheur des données sont critiques.

Énergie & utilities

Les acteurs de l’énergie gèrent des volumes massifs de données industrielles.

Contextes fréquents :

  • Données IoT et capteurs industriels

  • Plateformes de supervision et de pilotage

  • Analytique énergétique et prévisionnelle

Autres secteurs porteurs

  • Retail & e-commerce

  • Télécoms

  • Industrie & services B2B

  • Transport & mobilité

  • Secteur public et parapublic

Pourquoi les missions Data Engineer se prêtent bien au portage salarial

Les missions de Data Engineer sont souvent :

  • longues et structurantes,

  • réalisées auprès de grands comptes ou via des ESN,

  • basées sur une expertise technique pointue.

Le portage salarial permet au consultant Data Engineer de :

  • travailler en toute autonomie,

  • sécuriser ses revenus,

  • bénéficier d’une protection sociale complète,

  • se concentrer sur la valeur data délivrée aux projets.

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