ingénieur/ingénieure de données
Aperçu
Devenez l'architecte des données de demain ! En tant qu'ingénieur en mégadonnées/ingénieure en mégadonnées, vous concevez et maintenez l'infrastructure cruciale permettant aux experts d'analyser et d'exploiter des volumes massifs de données pour un avantage stratégique.
L'ingénieur en mégadonnées/l'ingénieure en mégadonnées joue un rôle essentiel dans la gestion du cycle de vie des données. Votre travail consiste à concevoir, construire et maintenir l'architecture nécessaire au traitement, à la gestion et au stockage de grandes quantités de données. Vous assurez la fiabilité et l'efficacité des canaux et des entrepôts de données, permettant ainsi aux data scientists et aux analystes d'extraire des informations précieuses pour la prise de décision stratégique.
- • Concevoir et mettre en œuvre l'architecture des systèmes de stockage et de traitement des mégadonnées.
- • Développer et maintenir les pipelines de données, assurant l'intégrité et la disponibilité des données.
- • Optimiser les performances des entrepôts de données et des systèmes de traitement.
Où ce métier est demandé
Pénuries et excédents de main-d’œuvre signalés, par année. Publié pour des groupes de métiers, non pour des intitulés de poste individuels.
Couleur plus soutenue : signalé de la même façon un plus grand nombre d’années consécutives.
Les chiffres couvrent Spécialistes des technologies de l’information et des communications — 75 métiers, dont celui-ci.
En pénurie : Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus et 6 de plus.
Pénurie la plus durable : Austria, 3 ans.
Sélectionnez un territoire sur la carte pour voir ses chiffres.
À propos de cette source›
Source : ELA/EURES, pénuries et excédents de main-d’œuvre. Les relevés sont publiés au niveau du groupe professionnel et couvrent l’Europe. Les éditions diffèrent par la présentation de l’annexe et par les pays couverts : un écart entre deux années ne signifie donc pas toujours que le marché du travail a changé. Les pays en gris n’ont pas été signalés, ce qui n’équivaut pas à un marché équilibré.
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ingénieur/ingénieure de donnéespourrait-il vous convenir ?
Répondez à trois questions rapides. Il ne s’agit pas d’une évaluation complète : il s’agit d’un teaser pour vous aider à décider si vous souhaitez comparer votre profil.
Aimez-vous les tâches qui nécessitentPensée analytique?
Aimez-vous les tâches qui nécessitentAccomplissement?
Aimez-vous les tâches qui nécessitentReconnaissance?
Perspective d'avenir pour ingénieur/ingénieure de données
ingénieur/ingénieure de données entre dans une période de transformation. Avec une exposition de 42% aux outils d'IA, ce rôle n'est pas remplacé, il évolue. La maîtrise des nouveaux outils numériques sera la clé pour rester en avance.
Comment ces scores sont-ils calculés ?
L'Indice de Résilience (0–100) estime à quel point cette occupation est structurellement protégée de l'automatisation et des perturbations de l'IA, basé sur une analyse au niveau des tâches. Des scores plus élevés signifient plus de tâches nécessitant un jugement humain. L'Exposition à l'IA montre le pourcentage estimé d'heures de travail que les capacités actuelles de l'IA pourraient affecter. Ce sont des indicateurs structurels issus d'un modèle, pas des prédictions sur la sécurité de l'emploi individuelle.
Commentingénieur/ingénieure de donnéespourrait-il changer à mesure que l’adoption de l’IA se développe ?
Plusieurs domaines de tâches peuvent évoluer vers des flux de travail assistés par l’IA, le recyclage devient donc plus important.
Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.
Commentingénieur/ingénieure de donnéespourrait-il changer à mesure que l’adoption de l’IA se développe ?
Plusieurs domaines de tâches peuvent évoluer vers des flux de travail assistés par l’IA, le recyclage devient donc plus important.
Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.
Comment l’IA peut changer ce rôle
Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.
Ce qui dépend encore des gens
La plupart des tâches ici sont assistables par l'IA plutôt que purement humaines.
Où l’IA peut devenir copilote
- effectuer une réduction des dimensions
- développer des applications de traitement des données
- gérer l’architecture des données TIC
Tâches les plus exposées à l’automatisation
- traiter des données
- gérer des données de recherche
- utiliser des techniques de traitement des données
Signes vitaux et vecteurs d'IA
Vecteurs d'exposition à l'IA
0-100%Exposition à l'analyse assistée par l'IA, la reconnaissance de modèles et les tâches de modélisation prédictive
Exposition à la génération de contenu, l'augmentation créative et les outils des grands modèles de langage
Exposition à l'automatisation physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs
Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus
Détails techniques
NexFuture v3.0 estime l'exposition à l'automatisation directement à partir des groupes de compétences essentielles ESCO, pondérée par la masse de compétences et calibrée sur des ancres d'experts. Les scores sont des estimations probabilistes, et non des garanties. Consultez le Livre blanc méthodologique NexFuture pour tous les détails.
Mesure l'exposition à l'automatisation. Elle ne mesure ni le salaire, ni la demande, ni le nombre d'emplois près de chez vous.
Ce que les gens dans ce rôle font généralement
Technologie numérique
Une journée type en tant queingénieur/ingénieure de données
09 09:00 · Matin développer des applications de traitement des données
10 10:30 · En milieu de matinée concevoir une base de données dans le nuage
12 12:00 · Midi créer des traitements de données
14 14:00 · Après-midi gérer l’architecture des données TIC
15 15:30 · Fin d'après-midi gérer les données
17 17:00 · Conclusion mettre en œuvre les techniques de stockage des données
L’ordre des tâches est illustratif. Les jours individuels varient.
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données non structurées
Les informations qui ne sont pas définies de manière prédéfinie ou qui ne disposent pas d’un modèle de données prédéfini et qui sont difficiles à comprendre et pour lesquelles il est difficile de trouver des modèles sans l’utilisation de techniques telles que l’exploration de données.
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modèles de données
Les techniques et les systèmes existants utilisés pour structurer les éléments de données et montrer les relations entre eux, ainsi que les méthodes d’interprétation des structures de données et des relations entre elles.
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stockage de données
Les concepts physiques et techniques de l’organisation du stockage numérique de données en différents systèmes spécifiques, à la fois au niveau local, au moyen de disques durs et de mémoires vives (RAM), et à distance, via le réseau, l’internet ou l’informatique en nuage.
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systèmes de gestion de base de données
Les outils de création, de mise à jour et de gestion de bases de données, tels qu’Oracle, MySQL et Microsoft SQL Server.
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technologies de dématérialisation
Les technologies permettant l’accès au matériel, aux logiciels, aux données et aux services par l’intermédiaire de serveurs et de réseaux de logiciels à distance, quelle que soit leur localisation et leur architecture.
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SAS Data Management
Le programme informatique de gestion des données SAS est un outil d’intégration des informations provenant de multiples applications, créées et entretenues par des organisations, dans une structure de données cohérente et transparente, développée par la société de logiciels SAS.
- analyse de données
- informatique
- statistiques
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utiliser des techniques de traitement des données
Collecter, traiter et analyser des données et des informations pertinentes, stocker et mettre à jour correctement les données et représenter les chiffres et les données à l’aide de graphiques et de diagrammes statistiques.
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créer des traitements de données
Utiliser des outils de TIC pour appliquer des processus mathématiques, algorithmiques ou autres processus de manipulation de données afin de créer des informations.
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utiliser des bases de données
Utiliser des outils logiciels pour gérer et organiser des données dans un environnement structuré composé d’attributs, de tableaux et de liens, afin d’interroger et de modifier les données stockées.
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gérer des données quantitatives
Collecter, traiter et présenter des données quantitatives. Utiliser les programmes et méthodes appropriés pour valider, organiser et interpréter des données.
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stocker des données et des systèmes numériques
Utiliser des outils logiciels pour archiver les données en les copiant et en les sauvegardant, afin de garantir leur intégrité et de prévenir toute perte de données.
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mettre en œuvre les techniques de stockage des données
Utiliser des modèles et des outils tels que le traitement analytique en ligne (OLAP) et le traitement transactionnel en ligne (OLTP), pour intégrer des données structurées ou non, afin de créer un entrepôt central de données historiques et actuelles.
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gérer des données de recherche
Produire et analyser des données scientifiques obtenues grâce à des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives. Stocker et tenir à jour les données dans des bases de données de recherche. Soutenir la réutilisation des données scientifiques et connaître les principes de gestion des données ouvertes.
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créer des ensembles de données
Générer une collection de séries de données, nouvelles ou existantes, qui sont constituées d’éléments distincts mais qui peuvent être manipulées sous la forme d’une seule unité.
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gérer les données
Gérer tous les types de ressources de données tout au long de leur cycle de vie en procédant à l’interconnexion, à l’analyse, à la normalisation, à la résolution d’identité, au nettoyage, à l’amélioration et au contrôle des données. Veiller à ce que les données soient adaptées à l’usage prévu, en utilisant des outils de TIC spécialisés pour répondre aux critères de qualité des données.
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effectuer une réduction des dimensions
Réduire le nombre de variables ou de caractéristiques d’un ensemble de données dans des algorithmes d’apprentissage automatique au moyen de méthodes telles que l’analyse en composantes principales, la factorisation de la matrice, les méthodes d’autoencodage, etc.
-
développer des applications de traitement des données
Créer un logiciel personnalisé pour le traitement des données en sélectionnant et en utilisant le langage de programmation informatique approprié pour qu’un système informatique puisse produire les résultats demandés sur la base des entrées attendues.
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gérer l’architecture des données TIC
Superviser les réglementations et utiliser les techniques TIC pour définir l’architecture des systèmes d’information et contrôler la collecte, le stockage, la consolidation, l’organisation et l’utilisation des données au sein d’une organisation.
-
concevoir une base de données dans le nuage
Appliquer des principes de conception en vue d’obtenir une base de données évolutive, flexible, automatisée et faiblement couplée articulée autour d’une infrastructure infonuagique. Viser à supprimer tout point de défaillance unique par la conception de bases de données distribuées.
-
traiter des données
Encoder des informations dans un système de stockage et de récupération des données par le biais de processus tels que la numérisation, la saisie manuelle ou le transfert électronique de données, afin de traiter de grandes quantités d’informations.
ADN de compétence
Traits de personnalité professionnelle et valeurs qui définissent ce rôle
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Quelle est la place deingénieur/ingénieure de données?
Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.
analyste de données
16% similaritéopérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données
13% similaritédirecteur des données/directrice des données
11% similaritédéveloppeur IoT/développeuse IoT
11% similaritéresponsable des connaissances et de l'information informatique
11% similaritéscientifique des données
11% similaritéQuestions fréquemment posées
- Quelles sont les compétences techniques essentielles pour ce rôle ?
- Une solide connaissance des bases de données (SQL, NoSQL), des technologies de traitement de données distribuées (Hadoop, Spark), des langages de programmation (Python, Java) et des systèmes d’exploitation Linux est indispensable. La maîtrise des outils d'orchestration de données (Airflow, Luigi) est également un atout majeur.
- Comment ce rôle s'intègre-t-il dans une équipe de science des données ?
- L'ingénieur en mégadonnées/l'ingénieure en mégadonnées est un pilier de l'équipe. Vous fournissez l'infrastructure et les outils nécessaires aux data scientists pour mener leurs analyses. Votre rôle est de garantir que les données sont accessibles, fiables et performantes, afin qu'ils puissent se concentrer sur l'extraction de connaissances.
- Est-il possible de travailler en tant qu'ingénieur en mégadonnées/ingénieure en mégadonnées en freelance ?
- Oui, ce rôle est de plus en plus recherché en freelance. De nombreuses entreprises font appel à des experts indépendants pour des projets spécifiques ou pour compléter leurs équipes internes. Bien que l'emploi à temps plein soit la forme d'organisation la plus courante, le freelancing offre également des opportunités intéressantes.
- Ingénieur/Ingénieure De Données — y a-t-il une pénurie en Europe ?
- Oui. Dans l’édition ELA/EURES 2025, une pénurie a été signalée dans 10 des 14 pays européens ayant évalué ce groupe de métiers : Autriche, Belgique, Bulgarie, Chypre et 6 de plus. Autriche en signale une depuis 3 années consécutives. Ces évaluations sont publiées par groupe de métiers et non par intitulé de poste.
- Ingénieur/Ingénieure De Données — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
- 108 970 dollars par an en médiane, au 2025-05. Les médianes des États vont de 60 470 à 156 590 dollars. Source : US Bureau of Labor Statistics. Ce chiffre concerne les États-Unis et ne constitue pas une projection pour l’Europe.