Missions
- Concevoir et développer des pipelines ETL/ELT robustes pour collecter, transformer et charger les données depuis des sources hétérogènes
- Architecturer et maintenir les entrepôts de données (data warehouses) et les lacs de données (data lakes) sur le cloud
- Garantir la qualité, la cohérence et la fraîcheur des données en mettant en place des contrôles automatisés et des processus de data quality
- Optimiser les performances des requêtes et des traitements de données pour réduire les coûts et les temps d'exécution
- Collaborer avec les Data Scientists et les analystes pour comprendre leurs besoins en données et mettre à disposition les datasets appropriés
- Assurer la sécurité, la gouvernance et la conformité des données (RGPD, politique de rétention)
Compétences requises
Techniques
Soft skills
Outils et technologies
Salaire en France
Junior
38 000€ - 48 000€
Confirmé
50 000€ - 68 000€
Senior
72 000€ - 110 000€
Brut annuel indicatif, France métropolitaine. Grille complète
Formation
Niveau requis
Bac+5 (Master en informatique ou Diplôme d'ingénieur)
Diplômes recommandés
- – Diplôme d'ingénieur en informatique avec spécialisation data
- – Master en informatique, systèmes d'information ou big data
- – Master en data engineering ou data management
- – Licence en informatique complétée par une expérience significative
Certifications valorisées
Environnement de travail
Évolution de carrière
Avantages et défis
Avantages
- Forte demande sur le marché de l'emploi avec de nombreuses opportunités
- Compétences transversales valorisées dans tous les secteurs d'activité
- Travail structurant avec un impact direct sur la performance data de l'entreprise
- Évolution rapide vers des postes d'architecte ou de management
- Rémunération attractive et conditions de travail flexibles (télétravail fréquent)
Défis
- Gestion de la complexité croissante des architectures de données multi-cloud
- Pression constante sur la disponibilité et la fiabilité des pipelines de données
- Travail souvent invisible pour les non-techniciens malgré son importance critique
- Nécessité de suivre l'évolution rapide des outils et technologies du marché
Comment devenir Data Engineer
Parcours, formations recommandées et conseils.
Lire le guideQuestions fréquentes
Quel est le salaire d'un Data Engineer en France en 2025 ?
En 2025, un Data Engineer junior gagne entre 38 000€ et 48 000€ brut annuel en France. Un profil confirmé (3-5 ans) se situe entre 50 000€ et 68 000€, tandis qu'un senior peut atteindre 72 000€ à 110 000€. À Paris, les salaires sont environ 15 à 20 % supérieurs à la moyenne nationale. Les freelances facturent entre 450€ et 850€ par jour.
Le Data Engineer est-il un métier d'avenir ?
Absolument. Le volume de données générées par les entreprises croît de manière exponentielle, et l'essor de l'IA amplifie le besoin de données de qualité, bien structurées et accessibles en temps réel. Le Data Engineer est un maillon indispensable de la chaîne de valeur data et IA. Les perspectives d'emploi sont excellentes pour les années à venir, avec une demande supérieure à l'offre de candidats qualifiés.
Quels outils un Data Engineer utilise-t-il au quotidien ?
Les outils principaux incluent SQL (langage quotidien), Python (scripting et développement), Apache Airflow ou Dagster (orchestration), dbt (transformation), Apache Spark (traitement distribué), Kafka (streaming), et les services cloud managés (BigQuery, Snowflake, Redshift). L'utilisation de Git, Docker et Terraform pour l'infrastructure fait également partie du quotidien.
Le Data Engineer peut-il travailler en remote ?
Le télétravail est très répandu chez les Data Engineers en France. La majorité des entreprises proposent 2 à 3 jours de remote par semaine, et certaines offrent du full remote. Le travail étant principalement technique et réalisable à distance, le Data Engineering est l'un des métiers tech les plus compatibles avec le travail à distance.
Métiers connexes
Data Scientist
Le Data Scientist est un expert de l'analyse de données qui utilise des méthodes statistiques avancées, le machine learning et la programmation pour extraire des insights stratégiques à partir de volumes massifs de données. Véritable couteau suisse de la data, il combine des compétences en mathématiques, en informatique et en expertise métier pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. En 2025, ce métier reste l'un des plus recherchés dans l'écosystème de l'intelligence artificielle, avec une demande en constante augmentation dans tous les secteurs d'activité.
MLOps Engineer
Le MLOps Engineer est le spécialiste du déploiement, de la supervision et de l'automatisation des modèles de machine learning en production. À l'intersection du machine learning, du DevOps et de l'ingénierie logicielle, il conçoit les pipelines qui permettent de passer de l'expérimentation à la mise en production de modèles IA de manière fiable, reproductible et scalable. Ce rôle est devenu indispensable pour les entreprises qui souhaitent industrialiser leurs projets d'intelligence artificielle.
Architecte Cloud IA
L'architecte cloud IA conçoit et met en place les infrastructures cloud nécessaires au déploiement, à l'entraînement et à la mise en production de systèmes d'intelligence artificielle. Il fait le pont entre les équipes de data science et les équipes infrastructure, en s'assurant que les plateformes sont performantes, scalables, sécurisées et optimisées en coûts. Son expertise couvre à la fois l'architecture distribuée et les spécificités des workloads IA.