La data science est en plein essor, mais tous les métiers du secteur n’évoluent pas au même rythme. Le data engineering gagne rapidement du terrain. Selon le rapport Tech 2020 de DICE, le poste de data engineer était celui qui a connu la croissance la plus rapide, devant d’autres fonctions traditionnelles de la donnée, comme les data scientists ou les rôles liés au cloud. Le métier figurait également dans le rapport LinkedIn U.S. Emerging Jobs 2020 parmi les 15 métiers émergents les plus marquants des cinq dernières années.
Source : DICE
Mais cette demande croissante se traduit par une forte concurrence entre les entreprises pour attirer les meilleurs profils. Les postes de data engineer, relativement récents, restent encore rares sur le marché.
Comment vous assurer de recruter le bon profil ? La fiche de poste peut faire toute la différence. Bien rédigée, elle fixe des attentes claires et augmente vos chances de trouver l’adéquation idéale.
Poursuivez votre lecture pour découvrir un guide complet des bonnes pratiques pour rédiger une fiche de poste de data engineer qui fera mouche. Que vous cherchiez à recruter le bon candidat ou que vous envisagiez de devenir data engineer, cet article vous aidera à comprendre les exigences du rôle.
Rôle et responsabilités du data engineer
Les data engineers posent les fondations de l’acquisition, du stockage, de la transformation et de la gestion des données dans une organisation. Ils conçoivent et maintiennent l’architecture des bases de données et les systèmes de traitement de la donnée. Cette infrastructure est essentielle pour garantir que le développement d’applications data avancées, comme la visualisation, et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique se déroulent de manière fluide, sécurisée et efficace.
En raison de la complexité de ces tâches, les data engineers sont des experts techniques à l’intersection de la data science et du développement logiciel. Nous avons rédigé un article complet sur le métier de data engineer, mais voici quelques points clés.
Si leurs responsabilités et les technologies utilisées varient selon les entreprises, leur travail s’articule généralement autour des tâches suivantes :
- Processus ETL. L’ETL regroupe les processus d’extraction, de transformation et de chargement de données depuis de multiples sources, et leur déplacement entre différents environnements. Les data engineers veillent à ce que le volume massif de données collectées devienne une matière première accessible pour les autres professionnels de la donnée, comme les data analysts et data scientists. Les processus ETL sont souvent mis en œuvre au travers de pipelines de données, qui permettent d’automatiser, de planifier et de mettre à l’échelle les différentes tâches.
- Nettoyage des données. En général, plus les sources de données sont nombreuses, plus le risque d’erreurs augmente. Il n’est donc pas surprenant que les data engineers passent une grande partie de leur temps à nettoyer les données : corriger ou supprimer des données erronées, corrompues, mal formatées, en double ou incomplètes.
- Supervision des données. Entre la conception et la mise en production d’un modèle de machine learning, le chemin est long et semé d’embûches. Les data engineers sont aussi chargés de surveiller et d’optimiser l’architecture et les systèmes de traitement des données.
Si vous souhaitez devenir data engineer, un excellent point de départ est notre parcours Data Engineer with Python.
Que doit contenir une fiche de poste de data engineer
Dans cette section, nous passons en revue les éléments à inclure dans chacune des parties d’une fiche de poste de data engineer.
Description
Cette section introduit le poste. Présentez brièvement l’entreprise et la raison du recrutement. Précisez les types de tâches et projets confiés au futur titulaire, ainsi que quelques exigences techniques du rôle. Indiquez enfin le niveau d’expérience recherché. Cela aidera les candidats à décider rapidement s’il est pertinent d’aller plus loin.
Responsabilités du data engineer
Le data engineer est l’un des profils les plus techniques de la data, combinant des compétences en data science, développement logiciel et gestion de bases de données.
Si les responsabilités varient selon les postes, certaines tâches sont incontournables. Voici les principales :
- Conception d’architecture. La définition de l’architecture data peut relever d’un data architect, mais dans bien des cas, c’est le data engineer qui s’en charge. Il doit maîtriser différents types de bases de données, data warehouses et systèmes analytiques.
- Processus ETL. Collecter des données de sources variées, les transformer et les stocker dans un format prêt à l’emploi dans le data warehouse de l’entreprise font partie des activités les plus courantes.
- Gestion des pipelines de données. Les pipelines sont les meilleurs alliés des data engineers. Leur objectif est d’automatiser un maximum de processus data : ils doivent donc savoir développer, maintenir, tester et optimiser ces pipelines.
- Déploiement de modèles de machine learning. Les data scientists conçoivent les modèles, les data engineers les mettent en production.
- Gestion du cloud. Les services cloud s’imposent pour tirer le meilleur parti des infrastructures data. À mesure que les activités se déplacent vers le cloud, les data engineers doivent maîtriser les outils des fournisseurs comme AWS, Azure et Google Cloud.
- Supervision des données. Garantir la qualité des données est crucial pour la fluidité de tous les processus. Les data engineers surveillent chaque processus et routine, et en optimisent les performances.
Expérience
Le data engineering est un rôle relativement récent. Peu d’universités proposent des cursus dédiés. Les data engineers ont souvent une formation en data science, génie logiciel, mathématiques ou dans un domaine business.
Pour élargir le vivier, envisagez d’ouvrir le poste à des profils issus d’autres formations, dès lors qu’ils prouvent leurs compétences par plusieurs années d’expérience pertinente.
Qualifications minimales
En tant que rôle très technique, le data engineer doit maîtriser de nombreux outils. Toutefois, dresser une liste exhaustive des technologies pour réussir partout est difficile, car l’écosystème data science évolue rapidement et de nouveaux systèmes apparaissent sans cesse.
Puisqu’il est impossible de tout connaître, limitez-vous aux logiciels, technologies et outils indispensables au poste ou prévus à court terme. Lors de la rédaction, cadrez bien les qualifications spécifiques au data engineering plutôt qu’une liste générique de compétences data science. Pour cela, consultez les membres de l’équipe avec lesquels la personne travaillera.
En plus des compétences techniques, incluez aussi les compétences comportementales attendues.
Voici une liste non exhaustive de qualifications et compétences à mentionner :
- Maîtrise avancée de SQL et gestion de bases de données relationnelles
- Langages de programmation orientés objet, comme Python, Java et Scala.
- Expérience des frameworks de calcul distribué, tels que Hadoop ou Spark
- Outils de pipelines de données et d’orchestration (p. ex. : Airflow)
- Solutions cloud (p. ex. : AWS, Azure, Google Cloud)
- Solides compétences en gestion de projet et en organisation.
- Excellentes capacités d’analyse, de communication et d’organisation.
- Capacité avérée à travailler de manière autonome et en équipe.
Conseils pour une fiche de poste de data engineer percutante
Même avec une fiche de poste irréprochable, la masse d’offres peut noyer la vôtre. Pour la rendre attractive et cliquable, pensez à :
- Indiquer la fourchette de salaire. Une étude de SMART Recruit Online montre que les annonces mentionnant un salaire reçoivent plus de 30 % de candidatures en plus. Proposez une fourchette alignée sur les exigences et la séniorité pour attirer votre candidat idéal.
- Préciser les avantages. Les candidats sont de plus en plus attentifs aux conditions de travail et à l’équilibre vie pro/vie perso. Mettez-les en avant pour renforcer l’attractivité du poste.
- Donner un aperçu de la culture d’entreprise. Partagez des détails sur l’équipe, la culture et les valeurs. Cela aide les candidats à se projeter et à vérifier l’alignement culturel.
- Définir le processus de recrutement avec les RH. Les candidats veulent connaître les étapes pour mieux préparer entretiens et échanges.
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