Le Data Engineer construit les tuyaux. Sans lui, il n’y a ni modèle ni tableau de bord : c’est lui qui collecte, nettoie, stocke et met à disposition les données que les autres métiers exploitent. L’Apec le définit comme le développeur chargé de mettre en place les systèmes de collecte et de distribution des données, et d’industrialiser les traitements aux côtés des équipes métier.

C’est le métier le moins visible de la famille, et le plus structurant : la qualité d’un projet d’IA se décide très largement en amont, dans la donnée.

Missions principales

  • Recueillir le besoin métier, puis développer les solutions de collecte : API, flux, imports.
  • Mettre en place le stockage et les traitements, automatiser le nettoyage, gérer les bases.
  • Industrialiser et surveiller les modèles statistiques et d’apprentissage passés en production.
  • Garantir la conformité au RGPD sur toute la chaîne : c’est une mission explicite de la fiche Apec, pas une option.
  • Rédiger les spécifications techniques et rendre compte à la conduite de projet.

Compétences requises

Techniques

  • SQL et NoSQL, écosystème Hadoop / Hive / Spark.
  • Python, et selon les environnements Java, Scala ou C++.
  • Outils de flux : Kafka, Flink ; solutions ETL et ELT.
  • Méthodes agiles, et une connaissance opérationnelle du RGPD.

Soft skills

  • Rigueur et organisation : une erreur en amont se propage à tout ce qui suit.
  • Travail en équipe avec des profils qui ne parlent pas le même langage.
  • Curiosité technique : l’outillage de ce métier se renouvelle vite.

Rémunération en France (2026)

D’après la fiche métier de l’Apec, 80 % des postes se situent entre 35 000 et 60 000 € bruts annuels, pour une moyenne de 47 000 €. La fourchette monte nettement sur les environnements très volumétriques et dans les grandes entreprises technologiques.

L’évolution naturelle passe par l’architecture des données ou la conduite de projet.

Formation et accès au métier

L’Apec cite deux voies : un bac+5 en informatique, science des données, statistiques ou école d’ingénieurs ; ou un bac+2 assorti d’une expérience réelle en développement et en manipulation de données. La seconde voie est celle qui rend ce métier accessible en reconversion : voir Se reconvertir vers l’IA et Financer sa formation IA.

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