Ingénieur/ingénieure de données
Aperçu
Les ingénieurs/ingénieures de données développent l’architecture nécessaire au traitement, à la gestion et au stockage de grandes quantités de données qui seront utilisées par des experts en mégadonnées à des fins d’analyse. Ils/Elles conçoivent l’infrastructure et tiennent à jour des canaux et des entrepôts de données afin d’exploiter les données pour en tirer 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.
Les chiffres couvrent Spécialistes des technologies de l’information et des communications — 75 métiers, dont celui-ci.
En pénurie : Autriche, Belgique, Bulgarie, Chypre et 6 de plus.
Pénurie la plus durable : Autriche, 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.
Ce que signifient ces mots
Les quatre éléments présentés ici
- Demande signalée
- La Demande signalée indique si les employeurs déclarent avoir besoin de personnes dans ce métier — une appréciation publiée par un organisme national ou de l’UE, et non un décompte.
- Vers où cela évolue
- Vers où cela évolue indique dans quelle direction l’emploi dans ce métier devrait évoluer au cours des prochaines années, d’après une projection officielle.
- Postes à pourvoir
- Les Postes à pourvoir indiquent approximativement combien de postes se libèrent — en raison de la croissance et des départs du métier.
- Rémunération courante
- La Rémunération courante indique ce que gagnent habituellement les personnes qui exercent ce métier, lorsque la source publie cette donnée. Une case vide ne signifie pas que le travail n’est pas rémunéré ; cela signifie que personne ne publie cette donnée pour ce lieu.
Une donnée est omise lorsque personne ne la publie pour ce lieu, plutôt que d’être affichée comme nulle.
De quel côté penche le marché pour vous
- À votre avantage
- Plus de postes que de candidats : les employeurs se disputent les profils.
- Équilibré
- Les postes et les candidats s’équilibrent à peu près.
- Concurrentiel
- Plus de candidats que de postes : attendez-vous à de la concurrence.
- Indices contradictoires
- Les sources divergent, ou le même groupe de métiers est en pénurie dans une zone et en excédent dans une autre.
Chaque source aboutit à l’un de ces quatre verdicts, afin de disposer d’un vocabulaire unique. Ce qui diffère, ce sont les éléments sur lesquels il repose, indiqués sous chaque verdict : un ratio mesuré entre les postes à pourvoir et les demandeurs d’emploi, ou une évaluation publiée par un organisme national.
Comment ce métier se compare aux autres métiers dans le même pays
- Forte
- Parmi les plus forts en that country
- Bonne
- Plus fort que la plupart des métiers en that country
- Contrastée
- À peu près la moyenne pour that country
- Faible
- Plus faible que la plupart des métiers en that country
Il s’agit d’un classement dans un seul pays, et non d’un score que l’on peut comparer d’un pays à l’autre : les registres utilisés pour deux pays comptent des personnes différentes, de sorte qu’un même nombre n’a pas la même signification dans chacun. C’est aussi pourquoi un métier peut figurer parmi les plus favorables d’un pays tout en étant indiqué comme Concurrentiel : il arrive en tête dans un marché globalement encombré.
D’où viennent ces données
Chaque chiffre est publié par un office national de la statistique, un service public de l’emploi ou un organisme de l’UE, et chaque fiche indique sa source ainsi que la période couverte. Certains lieux sont comptabilisés chaque mois, d’autres sont évalués une ou deux fois par an ; deux lieux sur une même carte peuvent donc décrire des moments différents — la date est toujours indiquée.
Rien de tout cela ne prédit les chances d’une personne. Cela décrit un marché.
Demande signalée · Rémunération courante · Vers où cela évolue (France, Belgique, Luxembourg, Suisse, Allemagne)
| Demande signalée | Rémunération courante | Vers où cela évolue | |
|---|---|---|---|
| France | Non signalé | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Belgique | Pénurie et excédent signalés ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxembourg | Non signalé | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Suisse | Pénurie signalée ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Allemagne | Pénurie signalée ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publié pour des groupes de métiers, non pour des intitulés de poste individuels.
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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.
Comment ingénieur/ingénieure de données pourrait-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.
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.
Estimation basée sur un modèle. Utilisez-le comme un signal de planification, pas comme une garantie.
Comparez ceci à votre profil
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 que ingénieur/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.
Ce qu'il faut pour exercer ce métier
Les compétences, connaissances et outils requis pour ce rôle — ainsi que les traits et avantages qui l'accompagnent.
-
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.
-
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.
-
gérer des données quantitatives
Collecter, traiter et présenter des données quantitatives. Utiliser les programmes et méthodes appropriés pour valider, organiser et interpréter des données.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Teradata Database
Le logiciel Teradata Database est un outil de création, de mise à jour et de gestion des bases de données, développé par la société de logiciels Teradata Corporation.
- analyse de données
- informatique
- statistiques
Ingénieur/ingénieure de données : comment se qualifier et où étudier
Ce qu'il faut généralement pour être qualifié : le niveau d'éducation, s'il s'agit d'une profession réglementée et où étudier.
Licence ou équivalent
582 programmes dans 23 pays enseignent les compétences fondamentales de ce métier. De plus, 139 formations courtes développant chacune une seule compétence.
Quelques exemples, dispensés dans la langue de cette page :
Voici 6 éléments sur 721.
Sources
- 1. Source : France compétences, Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP), data.gouv.fr, Licence Ouverte 2.0. Données mises à jour le 24/09/2026. Liens vers les métiers : ROME, France Travail (version du 15/06/2026), Licence Ouverte ; tables de correspondance EURES, Commission européenne.
- 2. Source: Mon Compte Formation, "L'offre de formation" (Caisse des Dépôts et Consignations, DGEFP), Licence Ouverte v2.0. Data as at 25/09/2026.
Perspectives de carrière et rôles similaires
Explorez les parcours de carrière typiques, les compétences adjacentes et les rôles similaires pour planifier votre prochaine transition.
Quelle est la place de ingénieur/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% similaritéPour les organisations
Les données de cette page, au service de vos étudiants, clients et salariés.
Questions fréquemment posées
Quelles sont les compétences techniques essentielles pour ce rôle ?
Comment ce rôle s'intègre-t-il dans une équipe de science des données ?
Est-il possible de travailler en tant qu'ingénieur en mégadonnées/ingénieure en mégadonnées en freelance ?
Ingénieur/Ingénieure De Données — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
Sources: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Données mises à jour le 3 octobre 2026 À propos de nos données