Data Engineer freelance

Quelles sont les compétences que doit maitriser un Data Engineer ?

Les Data Engineers possèdent des compétences d’ordre technique ou technologique, mais également un savoir-faire analytique et conceptuel crucial à la réussite de leurs missions.

Les compétences analytiques et conceptuelles

Un Data Engineer doit savoir déployer ou utiliser des technologies diverses et variées. Cependant, il a également besoin de savoir apporter des solutions conceptuelles aux problématiques pour lesquelles on le sollicite. Ces solutions doivent être imaginées par les Data Engineers en amont du projet ou de la tâche considérée. Elles permettent par la suite de guider les choix techniques et technologiques à implémenter et à mettre en place.

Le Data Engineer a aussi une vue globale sur les données de l’entreprise. De ce fait, il est en mesure d’effectuer des choix éclairés concernant la sécurité et la gouvernance des données. Les pipelines de données qu’il met en œuvre se doivent d’être en adéquation avec les réglementations en vigueur et de répondre aux exigences définies au sein de la charte de gestion des données suivie par la structure dans laquelle il évolue.

Les compétences techniques du Data Engineer

Les Data Engineer sont formés pour avoir un solide bagage en génie logiciel et en programmation, mais également en gestion des systèmes de stockage de données SQL et NoSQL. Dans ce contexte, il est également amené à maîtriser les algorithmes de gestion des traitements parallèles des données massives, tels que MapReduce.

Quelles sont les qualités d’un Data Engineer freelance ?

Les ingénieurs Data font preuve de qualités relationnelles, ainsi que d’une curiosité importante et nécessaire à la réussite de leur mission.

Les qualités relationnelles du Data Engineer

En tant que profil IT, le Data Engineer possède à la fois des compétences techniques, mais également des qualités relationnelles. Ces dernières lui permettent de communiquer sur son travail et son avancement auprès de ses coéquipiers. Elles lui assurent aussi la possibilité de vulgariser son travail auprès des profils fonctionnels de l’entreprise notamment. Enfin, elles lui garantissent la possibilité d’évoluer dans un cadre agile et de mieux gérer les projets qu’il mène.

La capacité d’ouverture sur d’autres disciplines

Il est attendu d’un Data Engineer d’être en mesure de s’ouvrir sur les problématiques business portées par les projets auxquels il participe. Pour cela, les ingénieurs Data développent, avec l’expérience, de solides connaissances en marketing et en vente, leur permettant de prendre des décisions en adéquation avec les besoins de la structure au sein de laquelle ils travaillent.

Par ailleurs, les ingénieurs Data sont également aptes à développer une connaissance profonde en Machine Learning et en intelligence artificielle, surtout au vu des profils avec lesquels ils collaborent au quotidien. En effet, bien qu’ils se spécialisent dans le stockage et la gestion des données, ces experts de la donnée sont en mesure de comprendre l’utilisation qui en est faite par leurs collègues Data scientists ou Engineers Machine learning. Cela facilite et fluidifie les échanges qui peuvent avoir lieu au sein de leur équipe.

Dans quel projet intervient un Data Engineer freelance ?

Les Data Engineers peuvent intégrer différents types de structures (startups, grands comptes, banques, assurances, etc.). Ils évoluent au sein des équipes Data et sont chargés de faciliter l’accès aux données à leurs collaborateurs. Pour cela, leurs missions tournent autour de la gestion des éléments suivants :

• la conception de solutions dédiées au traitement et à la manipulation des grandes quantités de données ;
• la sécurisation des accès et la protection des données ;
• la mise en place d’API permettant aux Data analysts et Data scientists d’effectuer des requêtes sur les données stockées dans les gisements de l’entreprise.

Le Data Engineer est également en mesure de fournir une expertise et de conseiller son client ou son entreprise quant aux technologies et aux données à utiliser pour chaque projet. Il peut intervenir sur des projets :

• de Machine Learning ;
• de déploiement de solutions de stockage de données ;
• d’audit des gisements de données d’entreprise (Data Warehouse).

Enfin, les ingénieurs Data participent également aux processus de travail relatifs à la gouvernance des données en entreprise, étant donné qu’ils sont les garants de leur sécurité.

Quels sont les outils d’un Data Engineer ?

Un Data Engineer a besoin d’une large palette d’outils, que l’on peut regrouper dans les catégories suivantes :

• les langages de programmation, tels que Python, Java, Shell, etc. ;
• les outils et bases de données NoSQL, parmi lesquels on retrouve ElasticSearch, HBase, Redshift, Cassandra ou MongoDB ;
• les systèmes de gestion de bases de données (SGBD), tels que Microsoft SQL Server SAS Base, TeraData ;
• les langages de requête (SQL, HiveQL) ;
• les frameworks de traitement massif parallèle (Spark, Kafka, Hadoop) ;
• les environnements cloud (GCP ou AWS notamment).

Le Data Engineer peut également avoir besoin de connaître l’utilisation des outils de Data visualisation, tels que Tableau Software ou QlikView.

Par ailleurs, les ingénieurs Data ont une maîtrise parfaite des outils d’intégration et de déploiement continu, parmi lesquels on peut citer : Github, Jenkins, CI/CD, Docker, Kubernetes, etc.

Pour qui travaille un Data Engineer freelance ?

Un Data Engineer peut travailler au sein d’organisations ou d’entreprises qui ont besoin de manipuler de grandes quantités de données. On peut le retrouver au sein des équipes Data :

• de startups spécialisées dans la gestion des données ;
• des banques et des assurances ;
• des organisations publiques ou privées œuvrant dans le secteur de l’environnement ou de la santé.

Ce profil IT peut appliquer ses compétences techniques et technologiques à différents secteurs d’activité. C’est pourquoi il est possible de le retrouver dans des organisations et des entreprises issues de différents marchés (grande distribution, retail, assurances, finances, santé, etc.).

Comment se former au métier de Data Engineer ?

Les ingénieurs Data sont généralement issus de parcours bac +5. Pour cela, ils ont la possibilité de suivre différentes formations, telles que :

• les masters informatiques spécialisés en Data science ;
• les masters Big Data et gestion des grandes masses de données ;
• les parcours informatique en école d’ingénieur.

Il leur est également possible d’effectuer leur cursus en alternance. De même, un stage de fin d’études, en cinquième année d’école d’ingénieur ou en deuxième année de master, leur donne la possibilité d’acquérir une première expérience professionnelle dans leur domaine.

Les formations en Big Data ou en Data Science permettent aux Data Engineers d’avoir :

• de solides connaissances en génie logiciel et en programmation ;
• un savoir approfondi en Intelligence Artificielle (Machine learning, Deep learning) ;
• des bases concernant les différents paradigmes de gestion et de stockage des données (SQL, NoSQL).

Enfin, un Data Engineer est amené, durant ses études, à suivre des modules en gestion de projet et en communication, afin de se former aux différentes méthodes de gestion de projet (Kanban, Scrum, Agile) et de comprendre les enjeux rattachés à l’agilité.

Comment choisir un Data Engineer freelance ?

La sélection d’un profil de type Data Engineer prend en compte son ancienneté, ses honoraires, ainsi que les technologies qu’il maîtrise. Les offres de missions ou d’emploi à destination des Data Engineer doivent faire mention des informations suivantes :

• le salaire ou le Taux Journalier Moyen (TJM) ;
• le lieu de déroulement de la mission ;
• les technologies nécessaires pour l’exécution de la mission ;
• la durée de la mission ;
• les modalités de travail (en distanciel, en présentiel, à mi-temps, à temps plein, etc.).

Le tri des candidatures reçues nécessite la comparaison des technologies maîtrisées par le Data Engineer avec celles demandées durant la mission.