Data Engineer : compétences et avenir dans l’IA

‍

Lorsqu’on parle d’intelligence artificielle, il y a d’un côté le modèle d’IA, c’est-à-dire les algorithmes et les paramètres qui définissent comment le système traite l'information et génère des réponses.

‍

Et de l’autre côté nous avons les jeux de données ou “datasets”, c’est-à-dire toutes les données qui ont servi à entraîner le modèle (textes, images, conversations…). Ces datasets sont primordiaux car les performances d’un modèle d’IA dépendent énormément des données sur lesquelles ce dernier s’est entraîné.

‍

D’une certaine façon, on peut voir les modèles d’IA comme des cuisiniers et les données comme leurs ingrédients, donc il faut les meilleures données possibles.

‍

Problème : nous avons besoin des meilleures données possibles alors que le volume de données collectées augmente d’année en année.

‍

La production de données à travers le monde n’a jamais été aussi importante qu’aujourd’hui. Avec l’expansion d’internet et l’omniprésence du numérique dans notre quotidien, il se trouve que la majorité des données produites ont été créées au cours des cinq dernières années.

En effet, au cours de l’année 2020, 64 zettaoctets (64x10^21 octets) de données ont été créés, soit l’équivalent de 64 milliards de disques durs de 1 téraoctet. Si cela peut sembler impressionnant, ce volume de données reste inférieur aux 181 zettaoctets de données qui ont été estimés pour l’année 2025.

‍

La génération de données a tellement accéléré que le tri est devenu vital. On doit  transformer les données brutes en informations exploitables et fiables sous forme de datasets. Sans cette étape fondamentale, il est tout simplement impossible de développer des solutions d'intelligence artificielle. C’est dans ce contexte que le métier d’ingénieur des données ou Data Engineer a été créé.

Les tâches du Data Engineer

Le métier de Data engineer peut s’apparenter à de la plomberie : Il y a un océan de données en face de lui, et il doit mettre en place tout un système de tuyauterie et de filtres dans le but d’obtenir les meilleures données possibles pour les modèles d’IA qu’il conçoit.

‍

Tout d’abord, il doit créer et implémenter des architectures de données, comme les Data Lakes et les Data Warehouses :

• Les Data Lakes peuvent être considérés comme des entrepôts de stockage “en vrac” où on stocke les données brutes sous tous types de formats, sans transformation préalable.
• Les Data Warehouses sont des systèmes de stockage avec un catalogage complet et une classification stricte, à la manière d’une bibliothèque.

En plus des architectures de données, il doit aussi créer des “Pipelines ETL (Extract, Transform, Load)”, qui automatisent le flux de données depuis la collecte jusqu'au stockage. Ces pipelines ETL servent également à nettoyer les données (comme éliminer les doublons ou les valeurs incorrectes) et à les standardiser.

‍

On peut percevoir les pipelines ETL comme le réseau de transport et de logistique pour les Data Lakes et les Data Warehouses.

‍

C’est grâce à ces systèmes que l’on parvient à transformer des données brutes en données utilisables pour les datasets, nécessaires pour entraîner des modèles d’IA.

‍

Mais même lorsque ces systèmes sont opérationnels, le travail n’est pas fini puisqu’il faut assurer leur maintenance, résoudre les problèmes techniques lorsqu’ils surviennent et optimiser leurs performances.

Les compétences requises

Compétences techniques

Langages de programmation. La maîtrise de Python, SQL, Java et Scala est indispensable. Python est particulièrement utilisé pour l'automatisation des tâches de traitement des données et le développement de pipelines. SQL reste incontournable pour interagir avec les bases de données

‍

Technologies liées au Big data. Les Data Engineers doivent maîtriser l'écosystème Hadoop pour le stockage et traitement distribué, ainsi que Apache pour le traitement en temps réel.

‍

Fournisseurs de cloud. L'expertise des solutions cloud (AWS, Google Cloud Platform, Azure) est devenue essentielle. Les Data Engineers doivent comprendre les services cloud spécialisés comme BigQuery, Redshift ou Snowflake.

‍

Bases de données relationnelles. Une solide connaissance des bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL, Oracle) et NoSQL (MongoDB, Cassandra, Redis) est requise. Cette diversité permet de choisir la solution de stockage la plus adaptée selon les besoins.

‍

Outils d’automatisation. La maîtrise des technologies DevOps (Docker, Kubernetes, Terraform) et des outils d'orchestration comme Airflow devient indispensable pour automatiser les procédés.

Compétences humaines

Rigueur analytique. C’est une compétence impérative pour garantir l'exactitude et la fiabilité des données qu’on récupère. La qualité des données est proportionnelle à la rigueur dont on fait preuve.

Résolution de problèmes. Les architectures de données sont des systèmes complexes qui nécessitent souvent de trouver des solutions sortant du cadre.

Travail en équipe. Les architectures de données et les Pipelines ETL sont généralement conçus et maintenus à plusieurs. L’esprit d’équipe et la coordination sont nécessaires, encore plus lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes techniques.

Accéder à ce métier

Le cursus universitaire classique pour prétendre à devenir Data Engineer est un niveau Bac+5 (Master ou diplôme d'ingénieur) en informatique, data science, big data ou statistiques. Cependant, un niveau Bac+2 ou Bac+3 avec une expérience en développement peut également convenir.

‍

Certaines expériences professionnelles peuvent également faciliter l’accès au métier de Data Engineer :

• Développement logiciel et/ou développement de scripts en Python
• Administrateur de base de données
• Data Analyst
• Administrateur systèmes cloud / DevOps

Être passé par des postes où la collecte, la transformation et la valorisation de la donnée sont régulières (développeur, administrateur BDD, data analyst) est très apprécié.

La rémunération d’un Data Engineer

Un ingénieur des données débutant en France obtient un salaire annuel brut compris entre 40 000 et 50 000 euros. Ce salaire élevé s’explique par le fait que ces profils sont rares et que les entreprises se font concurrence entre elles pour attirer ces profils.

‍

Cet intervalle est valable pour un Data Engineer débutant dans une entreprise basée en France, mais en réalité l’estimation des salaires est beaucoup plus complexe :

• L’expérience représente un facteur important. Par exemple, le salaire annuel brut d’un senior (+5 ans d’expérience) est situé entre 65 000 et 85 000 euros
• Le secteur d'activité joue également un rôle important, les entreprises technologiques et la finance offrant souvent les meilleures rémunérations.
• Enfin, la rémunération est différente selon les pays, en fonction du coût de la vie et de la demande du pays concerné pour ces profils. C’est aux Etats-Unis qu’on trouve les salaires les plus élevés, avec des intervalles compris entre 70 000 et 160 000 dollars brut par an.

En bref, le métier d’ingénieur des données demande beaucoup de compétences, mais c’est aussi un profil très recherché dans l’intelligence artificielle, ainsi que dans d’autres industries.

‍

Si ce métier vous intéresse, ou si la perspective d’apprendre des compétences relatives à l’IA vous intéresse, Alyra vous propose de vous y former !

En quoi consiste la formation Développement IA ?

Il s’agit d’une formation 100% en ligne disponible en plusieurs formats (de 44h à 144h) au cours de laquelle vous pourrez acquérir des compétences professionnelles liées à l’intelligence artificielle :

• Les fondamentaux de l’IA
• Les outils clés pour la Data Science (Python et SQL)
• Nettoyage et prétraitement des données
• Construire des modèles de Machine Learning
• Deep learning
• Optimisation des modèles
• Déploiement en production

Cette formation mène à une certification professionnelle reconnue en France, à savoir “Concepteur développeur en intelligence artificielle et analyse big data” (RNCP38616 - Bloc 3 & 5). Voici les objectifs de cette certification :

1. Utiliser des techniques d’apprentissage automatique : concevoir des programmes informatiques pour expliquer la relation entre une et plusieurs variables afin de prédire des tendances ou de regrouper les données par caractéristiques communes.
2. Utiliser des techniques d’apprentissage profond (deep learning) pour exploiter des données non structurées (données textuelles ou visuelles) pour approfondir ses analyses ou améliorer la qualité de ses prédictions.
3. Mettre en production les algorithmes d’apprentissage profond, monitorer dans le temps les performances et les améliorer en fonction des différentes innovations.

De plus, les apprenants doivent réaliser en équipe un prototype répondant à un besoin réel ou fictif, faire une démonstration d'usage, présenter ses livrables et justifier sa contribution au projet devant un jury constitué de professionnels.

‍

‍Alyra vous permet d'apprendre ces compétences, et sera votre passerelle vers une activité qui allie passion, expertise et rémunération. Preuves à l'appui : 87% de nos alumnis ont connu un retour à l'emploi sous six mois, et 54% d'entre eux gagnent plus de 50 000 € par an.

Que vous soyez salarié, entrepreneur, en reconversion ou en recherche d’emploi, votre formation peut être financée à 100% et il existe tout un ensemble d'organismes de financement à votre disposition.

Pour finir, les formations chez Alyra c'est aussi :

✅ Les plus grands experts de l'écosystème

✅ Un réseau de 2500+ alumni et 150+ partenaires professionnels

✅ Allier théorie et pratique pour vous permettre de concevoir vos propres projets

✅ Des certifications uniques reconnues par l'État

✅ +70% des cours en live avec un formateur

Si vous souhaitez acquérir des compétences recherchées et que vous souhaitez le meilleur accompagnement possible, la formation “Développement IA” d’Alyra est faite pour vous !

‍