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Métiers

Ingénieur big data

Le big data représente un ensemble massif et complexe de données qui ne peut être traité efficacement par les outils traditionnels de gestion de bases de données ou les applications de traitement de données. Avec l’explosion des données générées chaque jour par les entreprises, les réseaux sociaux, les appareils connectés et d’autres sources numériques, le big data est devenu un pilier central de l’ère numérique actuelle. L’analyse et l’exploitation de ces données offrent des perspectives considérables pour les entreprises, permettant d’optimiser les processus, de mieux comprendre les comportements des clients, et de prendre des décisions éclairées basées sur des informations précises. Le métier d’Ingénieur big data, au cœur de cette révolution numérique, est crucial pour tirer parti de ces énormes volumes de données. Voyons ensemble comment aborder sereinement ce métier.

En résumé
Niveau d’études : Bac +5
Bac conseillé : Scientifique ou Sciences économiques et sociales
Employabilité : Bonne
Salaire débutant : 4 000 €
Salaire confirmé : 5 000 €
Mobilité : Bonne
Code ROME : M1805, Études et développement informatique
Code FAP : M2790
NB : les métiers de la cybersécurité sont récents. L’estimation du salaire se base sur peu de données. Le salaire peut être parfois surévalué ou sous-évalué. Nous affinerons sa pertinence lors de la prochaine édition du Guide des Métiers de la cybersécurité.
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Métier

Expert en gestion et exploitation de données à grande échelle, l’Ingénieur big data joue un rôle crucial dans le monde numérique actuel. Il combine des compétences en ingénierie informatique, en statistiques et en analyse de données pour transformer d’immenses quantités de données brutes en informations utiles. Ces informations servent à éclairer les décisions stratégiques, à optimiser les services et à répondre à divers besoins essentiels des entreprises.

Le big data, c’est quoi ?

Le big data – les « mégadonnées » en français – font référence à des volumes colossaux et croissants de données. Leur caractéristique principale : leur complexité ne permet pas de les traiter avec les outils traditionnels de gestion des bases de données. Ces données sont générées par diverses sources telles que les réseaux sociaux, les transactions en ligne, les appareils connectés (IoT), et les capteurs. Le concept de big data repose sur les « 3V » : Volume, Variété et Vélocité. Le Volume indique l’énorme quantité de données produites. La Variété fait référence à la diversité des types de données, allant des données structurées aux données non structurées comme les images et les vidéos. La Vélocité concerne la rapidité à laquelle ces données sont générées et doivent être analysées. L’analyse du Big Data permet aux entreprises de découvrir des modèles cachés, de prévoir des tendances, d’améliorer la prise de décision et de personnaliser les services. En utilisant des technologies avancées comme Hadoop, Spark et des bases de données NoSQL, le Big Data transforme profondément les méthodes de collecte, de stockage, d’analyse et d’utilisation des données, ouvrant la voie à une ère d’innovation et de compétitivité accrues. 

Missions

L’Ingénieur big data réalise au quotidien diverses missions pouvant varier en fonction de l’entreprise pour laquelle il travaille. Parmi ces missions, on retrouve :

  1. Analyser les données internes et externes : Le professionnel examine et interprète les données provenant de diverses sources, qu’elles soient internes à l’entreprise ou externes, pour en extraire des informations pertinentes et exploitables.
  2. Concevoir une architecture technique : Il conçoit et met en place des architectures techniques adaptées pour gérer et traiter de grandes quantités de données, en s’assurant que ces infrastructures sont robustes, évolutives et performantes.
  3. Sélectionner ou isoler les informations importantes : En fonction du cahier des charges défini, l’expert identifie et isole les données critiques qui doivent être analysées pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise.
  4. S’assurer de la qualité des données : Il veille à la qualité des données collectées, en mettant en place des processus de validation et de nettoyage des données pour garantir leur fiabilité et leur précision.
  5. Réaliser des rapports détaillés : L’Ingénieur big data génère des rapports détaillés qui synthétisent les analyses effectuées, fournissant ainsi des insights clairs et actionnables pour les décideurs de l’entreprise.
  6. Faire une veille technologique et sectorielle : Il se tient informé des dernières avancées technologiques et des tendances du secteur du big data afin de maintenir les solutions déployées à la pointe de l’innovation et de l’efficacité.
  7. Optimisation des performances : L’Ingénieur big data travaille constamment à l’optimisation des systèmes et des processus pour améliorer les performances de traitement et de stockage des données.
  8. Sécurité des données : Il met en place des mesures de sécurité pour protéger les données sensibles et garantir leur confidentialité et leur intégrité.
  9. Collaboration interdisciplinaire : Il collabore avec d’autres équipes, comme les data scientists, les analystes de données, et les responsables métiers, pour s’assurer que les solutions de données répondent aux besoins de l’entreprise.
  10.  Automatisation des processus : L’Ingénieur big data développe et implémente des solutions d’automatisation pour le traitement et l’analyse des données, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour obtenir des résultats.
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Les responsabilités de l’Ingénieur big data

Sur la base de ses missions, l’Ingénieur big data contribue de manière significative à la transformation numérique et à l’amélioration des performances globales de l’entreprise.

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Compétences

Un Ingénieur big data doit pouvoir s’appuyer sur un ensemble de compétences techniques :

  1. Maîtrise des technologies big data : Connaissance approfondie de plateformes et frameworks comme Hadoop, Spark, Flink, Kafka, et des bases de données NoSQL (par exemple, Cassandra, HBase, MongoDB).
  2. Langages de programmation : Compétence en langages de programmation couramment utilisés dans le traitement de données massives tels que Python, Java, Scala et SQL.
  3. Bases de données : Expertise dans la gestion et l’optimisation de bases de données relationnelles (comme MySQL, PostgreSQL) et non relationnelles (comme MongoDB, Cassandra).
  4. Ingénierie des données : Capacité à concevoir et développer des pipelines de données pour l’extraction, la transformation et le chargement (ETL) des données.
  5. Gestion et traitement des données : Compétences dans l’utilisation des outils et des techniques pour le nettoyage, la transformation et la gestion des données à grande échelle.
  6. Analyse des données : Connaissances en statistiques et en analyse de données pour interpréter et visualiser les données de manière significative.
  7. Cloud Computing : Familiarité avec les services de cloud comme AWS, Google Cloud Platform, et Microsoft Azure, y compris les services spécifiques aux données (par exemple, AWS Redshift, Google BigQuery).
  8. Sécurité des données : Connaissance des meilleures pratiques en matière de sécurité des données, y compris le chiffrement, l’anonymisation et les politiques de gestion des accès.

À celles-ci s’ajoutent des compétences non techniques en :

  1. Résolution de problèmes : Aptitude à analyser des problèmes complexes et à concevoir des solutions efficaces et innovantes.
  2. Gestion de projet : Compétences en gestion de projet pour planifier, exécuter et superviser des projets Big Data de bout en bout.
  3. Communication : Capacité à communiquer efficacement avec des équipes interdisciplinaires et à présenter des résultats techniques à des parties prenantes non techniques.

Qualités

Pour réussir dans son rôle, l’Ingénieur big data doit posséder plusieurs qualités essentielles. Il doit faire preuve d’une grande organisation pour gérer efficacement les vastes volumes de données et les nombreux projets simultanés. La rigueur est indispensable pour assurer la précision et la fiabilité des données et des analyses. L’esprit d’équipe est crucial, car il travaille en étroite collaboration avec d’autres professionnels tels que les data scientists, les analystes et les responsables métiers. De solides compétences en communication lui permettent de transmettre clairement des résultats techniques complexes à des parties prenantes non techniques. Enfin, un excellent sens de l’analyse est nécessaire pour interpréter les données et en extraire des insights pertinents pour orienter les décisions stratégiques de l’entreprise.

Niveau d’études nécessaire

Le Bac +5 est le minimum requis pour devenir Ingénieur big data. Le parcours conseillé est le suivant :

  • Un Baccalauréat en sciences, avec des matières fortes en mathématiques, informatique, physique, ou ingénierie, est un bon point de départ.
  • Une Licence (Bachelor) en informatique, en génie logiciel, en science des données, en mathématiques appliquée, en statistiques ou en économie avec un fort accent sur les méthodes quantitatives.
  • Un Master orienté big data ou en science des données. Ces programmes couvrent généralement des sujets comme le traitement de données massives, les algorithmes de machine learning, les bases de données distribuées, et les technologies Big Data (Hadoop, Spark, etc.).. On peut également suivre un cursus en informatique ou ingénierie, avec des cours spécifiques ou une spécialisation en Big Data ou en science des données.
  • Un Doctorat (optionnel) en informatique, en science des données, en statistiques ou dans un domaine connexe peut être un atout pour des rôles de recherche avancée ou académiques, ou pour des postes de leadership technique dans des entreprises innovantes.

Quelle formation choisir ?

La Guardia School apporte le bon équilibre entre compétences techniques et compétences de gestion de projet pour aborder sereinement la mission d’Ingénieur big data. 

Au cours d’une première étape – un cursus de type Bachelor sur une période de 3 ans (titre RNCP niveau 6), les apprenants acquièrent aussi bien :

  • toutes les bases sur les langages informatiques, le code et les infrastructures informatique pour l’aspect technique de leur métier ;
  • ainsi que des compétences solides en communication, management et gestion de projets – des composantes tout aussi importantes pour l’approche de leur futur métier.

Cette double approche se poursuit pendant deux années supplémentaires, pour la préparation d’un MSc d’expert cybersécurité (titre RNCP niveau 7). Un accent particulier est mis sur les problématiques de traitement des données, en combinant à nouveau des outils techniques et comportementaux qui serviront à une bonne intégration du professionnel dans un univers de travail complexe.

En savoir +

Dans quel secteur travailler ?

Il existe de fortes demandes d’experts en ingénierie big data dans les domaines de la banque et de l’assurance, des services publics, des services informatiques et technologiques, du conseil en transformation numérique et en gestion de projet en général, du divertissement, de la santé ou encore de la science. On pourra également s’intéresser de près aux entreprises liées au e-commerce, aux acteurs de l’IoT (Internet des objets) ou encore au secteur de l’aéronautique et des solutions de navigation intelligentes.

Les entreprises qui recrutent des Ingénieurs big data

Parmi les structures en recherche d’Ingénieurs en big data, on a pu récemment voir passer les noms de : 

  • Sopra Steria ;
  • Capgemini ;
  • Alten ;
  • la SNCF ;
  • le Groupe La Poste ;
  • BNP Paribas ;
  • la Société Générale ;
  • Avanci, spécialiste du marketing digital ;
  • ou encore SAFRAN.

Les offres sont publiées régulièrement sur toutes les pages de référence du recrutement :

  • Indeed.com ;
  • Apec.fr ;
  • LinkedIn ;
  • HelloWork.com ;
  • OptionCarriere.com ;
  • ou encore Cyberjobs.fr, parmi de nombreuses autres pages.

Salaire

Sur la période 2021-2023, le salaire moyen d’un Ingénieur big data se situait entre 2 000 euros bruts par mois pour un profil junior et 5 000 euros bruts par mois pour les profils senior. 

Ces rémunérations de base peuvent facilement faire l’objet d’ajustements en fonction :

  • du cursus universitaire et des formations complémentaires validés par le professionnel ;
  • des spécialisations et sous-spécialisations intégrées dans le parcours universitaire.

Des modules en gestion de projet approfondie, en cybersécurité ou en valorisation des données publiques, par exemple, peuvent être valorisés par les recruteurs, en fonction de leur identité et de leurs besoins.

Evolution de carrière

L’Ingénieur big data peut briguer toute une série de postes liées à ce même sujet. Il dispose notamment de toute la légitimité nécessaire pour assurer les missions d’un Architecte big data ou, sur un terrain beaucoup moins technique, de Chef de projet big data.

Il dispose également de toutes les qualifications nécessaires pour se positionner en tant que Chief data officer. À ce titre, c’est lui qui orientera la façon qu’a l’entreprise de traiter, valoriser et utiliser les données qu’elle a à sa disposition. Le poste revêt donc une dimension plus stratégique.

Les avantages et inconvénients

Le métier est notamment apprécié pour les opportunités d’emploi en augmentation constante, dans des secteurs très variés. Cela multiplie les chances de trouver des missions correspondant à ses centres d’intérêt et à ses motivations. La spécialité bénéficie par ailleurs d’une belle reconnaissance.

Pour mener à bien ses missions, il faut néanmoins être prêt à travailler sous tension et ne pas être freiné par la complexité indissociable au traitement des données, notamment lorsqu’elles sont produites en volumes conséquents.

L’évolution constante des technologies liées au traitement des données représente quant à elle aussi bien un avantage qu’un inconvénient. Elle promet d’entretenir la curiosité et l’éveil intellectuel, tout en supposant un investissement important pour se tenir à jour des derniers outils et des dernières avancées.

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Quelles sont les missions de l'Ingénieur big data ?

Quel est le salaire de l'Ingénieur big data ?

Quel niveau d’étude pour devenir Ingénieur big data ?

Pour devenir Ingénieur big data, un Bac +5 est requis.

Quel Bac choisir ?

Il est conseillé de suivre un programme dans le domaine du Bac Scientifique ou en Sciences économiques et sociales pour devenir Ingénieur big data

Quelle est la formation pour devenir Ingénieur big data ?

Guardia Cybersecurity School offre un programme de Bachelor de trois ans (niveau 6 du RNCP) comprenant huit modules couvrant les fondamentaux de la cybersécurité et de la gestion des systèmes d'information. En complément, l'école propose un programme MSc en expert en cybersécurité (niveau 7 du RNCP), qui répond de manière exhaustive aux exigences en matière de cybersécurité pour les entreprises et les institutions.

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