Recrutement
Certes, le coeur-métier d’un ingénieur data est de concevoir, mettre en oeuvre puis maintenir un pipeline de données efficace et cela suppose d’être en capacités de construire des fondations solides pour l’exploitation de données dans la durée.
Pourtant en tant qu’ingénieur Data, votre rôle est bien plus large que la « simple » conception et gestion des pipelines de données. Chez Smartpoint, nos data engineers possèdent un large éventail de compétences qui leur permettent de mener à bien leurs missions quotidiennes. Voici un aperçu des compétences clés nécessaires pour exceller au quotidien !
1. Sens de l’écoute et de la communication : Deux qualités essentielles pour comprendre la valeur cachée des données (et leur potentiel de création de valeur) et les besoins spécifiques des utilisateurs finaux. Les data engineers doivent collaborer avec diverses parties prenantes telles que les métiers, les data analysts et les data scientists afin de comprendre les exigences métier et de proposer des solutions adaptées (et souvent créatives !). La capacité à traduire les besoins métier en pipelines de données performants est cruciale pour garantir une exploitation optimale des données.
2. Intégration de données provenant de multiples sources : Les data engineers sont confrontés à la tâche complexe d’intégrer des données provenant de multiples sources hétérogènes. Ils doivent travailler avec d’autres ingénieurs data pour développer des solutions d’intégration robustes qui permettent de collecter, transformer et stocker les données de manière fiable. Cela nécessite une connaissance approfondie des technologies ETL (Extract, Transform, Load) et des compétences en modélisation de données.
3. Maîtrise de la documentation et des outils de collaboration : La documentation est un aspect essentiel du travail d’un data engineer. Les projets évoluent, les équipes changent, et il est crucial de documenter l’architecture du pipeline de données ainsi que les différentes sources de données utilisées (comment elles sont collectées, transformées dont les agrégats et autres opérations effectuées, stockées, mises à jours, etc.). Cela permet de garantir la reproductibilité des tâches, de faciliter la collaboration entre les membres de l’équipe et de prévenir la perte de connaissances. La maîtrise des outils de collaboration tels que la suite Atlassian (comme Jira et Confluence) est souvent nécessaire pour gérer efficacement les projets et s’assurer qu’ils le restent dans la durée !
4. Connaissances en programmation et bases de données : Les data engineers doivent posséder des compétences solides en programmation pour développer des scripts et des programmes permettant de manipuler et de transformer les données. Ils doivent également avoir une bonne compréhension des bases de données relationnelles et non relationnelles, ainsi que des langages de requête associés (comme SQL). Une connaissance approfondie des langages de programmation tels que Python, Java ou Scala est souvent essentielle dans les projets sur lesquels nous intervenons chez Smartpoint.
5. Compréhension des concepts Big Data et des outils associés : Dans le domaine du Big Data, les data engineers doivent être familiarisés avec les concepts et les technologies associées, telles que Hadoop, Spark, Hive et Kafka. La capacité à mettre en œuvre des architectures distribuées et à gérer des volumes massifs de données est essentielle pour garantir des performances optimales et une évolutivité adaptée aux besoins des entreprises.
