Ingénieur Big Data

L’ingénieur Big Data est le maillon fort de la chaîne de traitements de données massives d’une entreprise. Il se charge de la définition, du développement et de la mise en place des outils et infrastructures nécessaires à l’analyse de celles-ci. Ce professionnel veille en outre à sécuriser et à optimiser ces solutions. Tout ce qu’il faut savoir sur le métier d’ingénieur Big Data.

Focus sur le métier d’ingénieur Big Data

En termes de traitement de la donnée, l’ingénieur Big Data ou ingénieur de données représente le premier maillon. Son travail précède celui du Data scientist, notamment après que l’infrastructure technique ait été mise en place par les administrateurs et les architectes. Ce professionnel se spécialise principalement sur les problématiques de gestion et de croisement de données à large échelle via des outils et des techniques bien définis. Celui qui désire accéder à ce poste devra être en mesure de recourir aux frameworks de calcul massivement parallèles comme Hadoop ou Spark. Ces derniers sont notamment dédiés à la gestion des gros volumes de données. Il met son expertise technologique au service d’une entreprise particulière en vue de résoudre les problèmes inhérents à la validation de la conformité de données suivant les règles de gestion imposées par les directions métiers ou à la qualité de données. Un ingénieur Big Data intervient ainsi dans les dimensions opérationnelles du management des données de celui-ci. 

Concrètement, son travail quotidien se traduit par la connexion à de nombreuses sources de données, le croisement des données ou la réalisation des opérations de nettoyage de données, des jointures et des filtres. La gestion du stockage des données dans plusieurs bases de données et la gestion de différentes sortes de formats de données figurent également parmi ses fonctions. Ce métier connaît une hausse constante de demande depuis 2016. Pour en savoir plus en image sur cette profession, découvre ci-dessous le témoignage de Fabiola, ingénieure data junior chez Thales Service Numérique.

Quelles sont les missions d’un ingénieur Big Data ?

L’ingénieur Big Data remplit 4 principales missions :

• La conception de l’architecture technique indispensable à la valorisation des données : l’architecture peut être locale, dans le cadre d’usages spécifiques, en provenance de directions métiers particulières ou plutôt globale, dans le cas de projets de construction de data lakes entre autres ;
• L’offre d’expertise technologique indispensable au développement des solutions data correspondant aux différents cas d’usage des unités métiers de l’entreprise. Cette prestation peut se traduire par la Kerberisation du cluster Hadoop, le choix des technologies Big Data en accord avec les cas d’usage métier, la construction d’un Data Warehouse, la sécurisation de l’infrastructure, la modélisation et l’implémentation des bases de données ;
• La réalisation de croisements de données indispensables, les travaux de validation et de correction nécessaires à l’accompagnement du travail des data scientists en aval. À noter que les Data scientists requièrent des données de bonne qualité pour réaliser les travaux de data science. En effet, les algorithmes de machine learning sont particulièrement sensibles aux écarts, aux valeurs manquantes ou à la cohérence en ce qui concerne la structure interne des données. L’ingénieur Big Data est tenu de communiquer des données « propres » aux Data scientists ;
• Dans certains cas, le Data Engineer peut réaliser des analyses décisionnelles concernant les données traitées. Il procèdera à des croisements de données ainsi qu’à des travaux de consolidation, débouchant souvent sur des reporting qui influeront la prise de décision. Il peut également être amené à développer des indicateurs de performance ou des tableaux de bord par le biais de différentes technologies.

Quelles sont les compétences/qualités requises pour travailler en Big Data

La consolidation dédiée aux analyses décisionnelles, l’uniformisation des données ou le développement de solutions applicatives requièrent de nombreuses compétences, tant du point de vue technique que conceptuel :

• Les compétences conceptuelles : notamment basées sur les problématiques de management des données. Ces aptitudes permettent de les appréhender de manière conceptuelle. Afin d’aborder les problématiques de traitement de streaming des données, un ingénieur Big Data doit avoir entre autres une parfaite maîtrise des concepts de sémantique de livraison de message, de diffusion atomique des messages, de système de messagerie publish-subscribe ou bus de données. Pour résoudre des problématiques de base de données, en revanche, il est important de connaître les diverses catégories de SGBD, le stockage en environnement distribué, la modélisation décisionnelle et les cubes OLAP. Chaque problématique data présente des exigences spécifiques qu’un ingénieur des données doit être en mesure de déterminer ;
• Les compétences technologiques : reposant sur la maîtrise de langages et d’outils spécifiques. À titre d’exemple, la prise en compte de problématiques d’interrogation à grande échelle des données requiert la maîtrise des langages Python, Scala et SQL.

Voici compétences requises pour être ingénieur Big Data :

• Une bonne connaissance du fonctionnement des différents systèmes d’exploitation : Windows, Linux, Solaris ou UNIX ;
• Une parfaite maîtrise des langages de programmation : Python, Scala, VBA ou Shell ;
• Une compréhension suffisante des systèmes NoSQL : Redshift, Cassandra, HBase et Elasticsearch ;
• Une bonne maîtrise des solutions de bases de données SQL : Microsoft SQL Server, Teradata, SAP Hana, SAS Base ; 
• Une parfaite connaissance des outils et des processus ETL : Sqoop, Pig Latin et Talent open studio ;
• Une grande expertise sur le SQL et dérivés : HiveQL et SQL ;
• Une bonne maîtrise des frameworks de calcul de données massivement parallèles : Kafka, Spark et Hadoop ;
• Une bonne maitrise des techniques en vue d’améliorer la performance des requêtes et des systèmes de Business Intelligence (OLAP) ;
• Une bonne capacité dans la consolidation de données, la production de KPI et la construction de tableaux de bord via des outils comme Tableau Software, QlikView ou Excel Power BI ;
• Une aisance parfaite dans les environnements cloud tels que AWS, Azure HDInsight ou  GCP, mais également des outils d’intégration et de déploiement continu comme GitHub, Jenkins, gitlab, kubernetes, création de CI/CD, git ou docker ;
• Une connaissance suffisante sur la Data science, le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle.

Quelles sont les formations pour devenir ingénieur ?

Pour développer vos compétences en la matière, l’idéal est de s’inscrire à un programme de Master Spécialisé. 

Voici à cet effet quelques exemples de cursus à suivre :

• Le Master Spécialisé Big Data de Grenoble Ecole de Management & Grenoble INP : cette école, alliance de deux instituts, à savoir une école de Management (Grenoble EM) et une école d’Ingénieur (Grenoble INP), propose, sur une durée de 15 mois, un master validé par la conférence des grandes écoles de France ;
• Le Master Spécialisé Big Data de Telecom ParisTech : Télécom ParisTech est une école d’ingénieurs proposant pour une année un Master spécialisé en Big Data intitulé : « « Big Data : Gestion et Analyse des données massives ». Cette formation permet d’acquérir les compétences nécessaires à l’exploitation de données sur Hadoop ;
• Le Master Big Data & Machine Learning de l’EFFREI : l’EFFREI est une école d’ingénieure de grande renommée ;
• Le Master MSc Big Data de l’ESSEC & CentraleSupélec : également le fruit d’une alliance entre deux écoles, notamment ESSEC et CentraleSupélec, ce master s’obtient sur une durée de 15 mois et est validé par la conférence des grandes écoles de France.

Néanmoins, d’autres alternatives sont envisageables pour développer les compétences de Data ingénieur, notamment les certifications.

Voici les trois principales certifications recommandées :

• MapR Certified Hadoop Developer : cette certification délivrée par MapR permet d’acquérir des compétences inhérentes au développement des programmes MapReduce en java. L’examen visera à évaluer la capacité de l’apprenant dans l’écriture de programmes MapReduce, la gestion et le suivi de l’exécution des workflows MapReduce ou l’utilisation efficace de l’API MapReduce ;
• Cloudera Certified Professional Data Engineer : validée par Cloudera, cette certification prend en compte les aspects de transformation, de stockage, d’ingestion et d’analyse de données portant sur la distribution Hadoop de Cloudera en recourant aux outils tels que Spark Shell, Spark SQL, Spark Streaming, ou Hive.
• EMC DELL Certified Data Scientist Associate : avant le rachat de l’école par DELL, l’école a proposé un programme de certification plus intégral que ceux proposés par les éditeurs Hadoop. Celui-ci prend en compte l’ensemble de l’exploitation des données, en l’occurrence les techniques d’apprentissage statique sur MLib et sur R, l’exploitation de GreenPlum, les techniques de visualisation et de présentation de données, l’écriture des requêtes de traitement de données en HiveQL, MapReduce et Pig, la connaissance fonctionnelle des différents outils de l’écosystème Hadoop. Cette formation permet également d’acquérir les compétences métier se rapportant aux problématiques de recommandation, d’analyse de sentiment et de classification. Pour valider cette certification, EMC vous conseille de suivre son cursus de formation « Data Science and Big Data Analytics ».

Quel est le salaire d’un ingénieur ?

Du fait de son expertise et de ses compétences, l’ingénieur Big Data constitue un profil particulièrement recherché et rare sur le marché. Les débouchés sont ainsi nombreux, que ce soit auprès des ESN ou des grands groupes. La rémunération varie suivant le profil du candidat et des technologies maîtrisées.

Selon les estimations de Glassdoor, le salaire moyen d’un ingénieur Big Data s’élève à 43 771 € / an. Chez Indeed, la rémunération moyenne est de 50 400 € / an. Le niveau de salaire est également susceptible de varier suivant la zone géographique. À titre d’exemple, le salaire moyen d’un ingénieur Big Data  senior en Ile-de-France est de 52 917 € par an, un niveau légèrement au-dessus de la moyenne nationale.