Ingénieure / Ingénieur big data

L'ingénieur big data, aussi appelé data engineer, est un expert du traitement massif de données. Il conçoit, développe et optimise des architectures informatiques capables d’ingérer, stocker et analyser des volumes colossaux de données issues de sources multiples – réseaux sociaux, transactions, etc. Son rôle est crucial dans la chaîne de valorisation des données : il prépare et structure l'information pour qu'elle soit exploitable par les data analysts ou data scientists. Son quotidien mêle ingénierie informatique, modélisation, automatisation et gestion des flux. Il travaille avec des outils comme Hadoop, Spark, Kafka ou encore des langages tels que Python, Java ou Scala. Ce métier technique et stratégique (code ROME M140) s'exerce au sein de grandes entreprises, de startups innovantes ou de cabinets de conseil spécialisés en informatique décisionnelle. L'ingénieur big data est au cœur de la transformation numérique et intervient dans des domaines aussi variés que la santé, la finance, l'énergie ou le commerce.

Un niveau bac+5 est fortement recommandé pour devenir ingénieur big data. Les parcours les plus adaptés sont les écoles d'ingénieurs spécialisées en informatique, les masters universitaires en science des données, systèmes d'information ou intelligence artificielle. Certaines formations intègrent des spécialisations big data dès la 4e ou 5e année. Les écoles de commerce avec une dominante data, associées à un bon niveau technique, peuvent aussi mener à ce métier exigeant.

Les formations menant au métier d'ingénieur big data sont exigeantes et orientées vers l'informatique avancée, les mathématiques appliquées et l'ingénierie logicielle. Les écoles d'ingénieurs proposent des cursus spécialisés en data engineering, cloud computing ou systèmes distribués. Du côté universitaire, des masters en informatique (MIAGE, informatique décisionnelle, systèmes complexes) ou en data science permettent d'acquérir les compétences nécessaires. Ces formations couvrent la gestion de bases de données, les langages de programmation, l'algorithmique, la visualisation de données, mais aussi la cybersécurité et le cloud computing.

En formation continue, il existe des Masters spécialisés (MS) ou des certificats pour les professionnels en reconversion. Certaines plateformes offrent également des modules ciblés pour se former en parallèle d'une activité. Une expérience en stage ou alternance est souvent un atout majeur à l'embauche dans ce secteur très compétitif.

L'ingénieur big data est chargé de concevoir et maintenir des infrastructures permettant de collecter, stocker, traiter et analyser des volumes massifs de données. Il met en place des pipelines de données, automatise leur traitement, assure leur fiabilité et leur sécurisation. Il collabore avec les data scientists et les analystes pour fournir des données exploitables, en optimisant les performances des systèmes. Il peut aussi intervenir dans le nettoyage, la transformation ou l'enrichissement des données. Ses missions incluent également la veille technologique et l'intégration de nouveaux outils pour répondre aux besoins croissants en traitement de données.

• Métier en forte demande : Le big data est un domaine porteur avec une croissance continue des offres d’emploi.
• Salaire attractif : Les rémunérations sont élevées, même en début de carrière.
• Technologies variées : C'est un métier stimulant techniquement, avec un large éventail d'outils et de langages à maîtriser.

• Pression sur les livrables : Les délais peuvent être serrés, surtout lors de la mise en production de projets.
• Formation continue obligatoire : Il faut constamment se former aux nouvelles technologies, frameworks et standards.
• Complexité technique élevée : Les projets sont souvent complexes et nécessitent de solides bases en informatique et en architecture de données.

Un ingénieur big data doit faire preuve d'excellentes compétences techniques : programmation (Python, Java, Scala), gestion de bases de données (SQL, NoSQL), maîtrise des outils big data (Hadoop, Spark, Kafka) et bonne connaissance des infrastructures cloud. Il doit aussi être capable de modéliser et structurer les données, faire preuve de rigueur, de logique, et d'un bon esprit d'analyse. La curiosité, la capacité à résoudre des problèmes complexes et à travailler en équipe sont également essentielles. Une bonne communication est un plus pour collaborer efficacement avec des interlocuteurs non techniques et des équipes pluridisciplinaires.

Le salaire d'un ingénieur big data est attractif, dès le début de carrière. Il peut aller de 35 000 € à plus de 70 000 € brut par an selon l'expérience.

Le salaire moyen d'un ingénieur big data débutant est d'environ 3 000 € à 3 500 € brut par mois, soit entre 2 300 € et 2 700 € net. Le salaire médian pour un profil confirmé atteint 4 500 € brut mensuels, voire plus dans les grandes métropoles ou au sein d'entreprises spécialisées dans l'analyse de données à grande échelle. Le salaire brut annuel peut donc varier de 35 000 € à 60 000 €, et atteindre 70 000 € ou plus pour les profils seniors ou spécialisés.

Les grilles salariales dépendent du secteur d'activité (banque, santé, e-commerce, industrie…), du niveau d'expertise, de la taille de l'entreprise et du lieu d'exercice. Les postes en freelance permettent une rémunération variable selon les missions, avec un taux horaire pouvant dépasser les 50 € brut. Certaines entreprises offrent également des primes, un intéressement, ou prennent en charge des formations certifiantes. La rémunération évolue rapidement avec l'expérience, surtout si l'ingénieur développe des compétences rares ou prend des responsabilités d'encadrement.

L'ingénieur big data travaille en général dans un environnement numérique dynamique, au sein d'une DSI, d'un cabinet de conseil, ou dans une entreprise spécialisée en technologies de l'information. Il est souvent intégré à une équipe multidisciplinaire mêlant développeurs, data analysts, data scientists et chefs de projets. Il évolue dans un open space ou à distance, équipé de postes puissants et d'outils cloud. Les horaires sont généralement flexibles, avec des pics d'activité lors des mises en production. La culture agile, les réunions de coordination et les échanges transversaux sont fréquents, favorisant l'innovation et la réactivité.

Après quelques années, un ingénieur big data peut devenir lead data engineer, architecte big data, chef de projet data, ou encore consultant en ingénierie des données. Il peut également se spécialiser dans un domaine précis (intelligence artificielle, cloud computing, cybersécurité) ou évoluer vers des postes de direction technique. Les compétences en management, en gestion d'équipe ou en stratégie d'entreprise permettent d'accéder à des fonctions de directeur des systèmes d'information. Certains choisissent de créer leur propre activité ou de devenir formateur. L'évolution est rapide dans ce secteur en constante mutation.

Les ingénieurs big data sont recherchés dans de nombreux secteurs : banques, assurances, télécommunications, santé, industrie, startups technologiques, ou encore entreprises de e-commerce. Les grandes ESN, les cabinets de conseil en transformation numérique ou les sociétés de services cloud recrutent également ces profils. Les entreprises du secteur public modernisent aussi leurs infrastructures de données. La majorité des offres sont localisées en région parisienne, à Lyon, Toulouse, Nantes ou Lille. Le métier est également très demandé à l'international, notamment au Canada, en Allemagne, au Royaume-Uni ou aux États-Unis.