Qu’est ce qu’un Data lake engineer ?

Data lake engineer

Un Data lake engineer est responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la gestion de Data lakes, qui sont des systèmes de stockage de données conçus pour stocker de grandes quantités de données non structurées de manière efficace et à moindre coût. Le Data lake engineer travaille souvent en étroite collaboration avec les équipes de data science et d’analyse de données pour s’assurer que les données stockées dans le Data lake sont accessibles et utilisables pour les analyses et les projets de machine learning. Pour accomplir ces tâches, le Data lake engineer doit être familier avec les technologies de stockage de données distribuées et de traitement de données en temps réel, telles que Hadoop, Spark et Kafka. Il doit également avoir des compétences en programmation et en gestion de projet pour mettre en œuvre et gérer efficacement le Data lake.

Quelles sont les missions du Data lake engineer ?

Le Data lake engineer est chargé de développer et maintenir le système de stockage de données d’une entreprise, appelé “data lake”. Ce système permet de stocker et gérer les données de l’entreprise de manière centralisée et structurée, afin de faciliter l’accès aux données par les équipes de l’entreprise et d’améliorer l’efficacité de leur utilisation.

Parmi les missions principales du Data lake engineer, on peut citer :

  • Définir les besoins en matière de stockage de données de l’entreprise et établir une stratégie de mise en place du data lake en conséquence
  • Développer et mettre en œuvre le système de stockage de données en utilisant des outils tels que Hadoop ou AWS
  • Gérer l’intégration des données dans le data lake, en veillant à ce qu’elles soient structurées et organisées de manière cohérente
  • Assurer la maintenance et l’optimisation du data lake, en veillant à ce qu’il reste performant et en corrigeant les éventuels problèmes qui pourraient survenir
  • Collaborer avec les équipes de l’entreprise pour faciliter l’accès aux données et les aider à les utiliser de manière efficace.

Quelles sont les compétences nécessaire pour devenir Data lake engineer ?

  1. Connaissances approfondies des bases de données et de la gestion de données : il est important d’avoir une bonne compréhension des différents types de bases de données et de leur fonctionnement, ainsi que de la manière de gérer et de traiter les données de manière efficace.
  2. Connaissances en programmation et en développement de logiciels : il est important de maîtriser au moins un langage de programmation, comme Python ou Java, afin de pouvoir développer des scripts et des outils de gestion de données.
  3. Expérience avec les technologies Big Data : il est important d’avoir une bonne connaissance de technologies de traitement de données volumineuses, telles que Hadoop et Spark, ainsi que de leur intégration avec les outils de gestion de données.
  4. Compréhension de l’architecture des données : il est important de comprendre comment les données sont structurées et organisées, et de savoir comment créer et maintenir une architecture de données efficace.
  5. Capacité à travailler en équipe et à communiquer de manière efficace : en tant que Data lake engineer, vous travaillerez souvent en étroite collaboration avec d’autres professionnels de l’informatique et de la gestion de données, il est donc important d’avoir de bonnes compétences en communication et en travail d’équipe.

Les soft-skills du Data lake engineer ?

  1. Capacité à travailler en équipe: Les Data lake engineer travaillent souvent en collaboration avec d’autres professionnels de l’informatique, il est donc important d’avoir des compétences en communication et en travail d’équipe.
  2. Résolution de problèmes: Les Data lake engineer doivent être capables de résoudre les problèmes techniques qui peuvent survenir lors de la création et de l’entretien d’un Data lake.
  3. Aptitude à la formation continue: Les technologies et les pratiques du Big Data évoluent rapidement, il est donc important pour les Data lake engineer de rester à jour sur les derniers développements dans le domaine.
  4. Aptitude à la communication: Les Data lake engineer doivent être capables de communiquer clairement leurs idées et leurs analyses aux non-spécialistes, afin de soutenir les décisions stratégiques de l’entreprise.
  5. Leadership: Les Data lake engineer peuvent être appelés à diriger des équipes de développeurs et de professionnels de l’informatique, il est donc important d’avoir des compétences en leadership et en gestion de projet.

Quels sont les études que je dois faire pour devenir Data lake engineer ?

Pour devenir Data lake engineer, il est recommandé de suivre une formation en informatique ou en gestion de données, avec une spécialisation en stockage de données et en gestion de grands volumes de données. Cela peut se faire à travers un diplôme universitaire, comme un bachelor ou un master en informatique, ou à travers des certificats professionnels spécialisés. Il est également recommandé de suivre des cours de programmation et de développement de logiciels, ainsi que de se familiariser avec les technologies de stockage de données et de gestion de grands volumes de données, comme Hadoop ou Apache Spark. En outre, pour être compétent dans ce domaine, il est également recommandé d’avoir une bonne connaissance de la gestion de projet et de la gestion de données.

Les technologies utilisées par un Data lake engineer ?

  1. Hadoop : c’est un framework open source qui permet de stocker et de traiter de grandes quantités de données de manière distribuée sur plusieurs serveurs.
  2. Spark : c’est un moteur de calcul en mémoire open source qui permet de traiter des données de manière très rapide.
  3. Hive : c’est un outil de gestion de données open source qui permet de stocker et de gérer de grandes quantités de données structurées ou non structurées.
  4. SQL : c’est un langage de requête standard utilisé pour interroger et manipuler des données dans une base de données relationnelle.
  5. NoSQL : c’est un terme générique qui désigne les bases de données qui ne sont pas basées sur le modèle relationnel de données. Elles sont souvent utilisées pour stocker de grandes quantités de données non structurées.

Il est important de noter que cette liste n’est pas exhaustive et qu’un Data lake engineer peut être amené à utiliser d’autres technologies en fonction de son environnement de travail et des projets sur lesquels il travaille.

Quel est le salaire moyen d’un Data lake engineer ?

Il est difficile de donner un salaire précis pour un Data lake engineer en France, car cela dépend de plusieurs facteurs tels que l’expérience, les compétences, le secteur d’activité, la région, etc. En général, un Data lake engineer peut espérer percevoir un salaire annuel brut compris entre 40 000 et 70 000 euros. Cependant, il est important de noter que ce montant peut être supérieur ou inférieur en fonction des éléments mentionnés précédemment.

Comment trouver un stage en Data lake engineering en France ?

Pour trouver un stage en Data lake engineering en France, voici quelques pistes à explorer :

  1. Utiliser les plateformes de recherche de stage, comme Indeed ou LinkedIn, pour trouver des offres de stage en Data lake engineering.
  2. Se rendre sur le site web des entreprises qui proposent des stages en Data lake engineering et postuler directement en ligne.
  3. Contacter les écoles et universités qui proposent des programmes de formation en Data lake engineering pour savoir s’il y a des opportunités de stage disponibles.
  4. Utiliser les réseaux professionnels et personnels pour trouver des contacts dans l’industrie et demander s’ils ont connaissance d’opportunités de stage en Data lake engineering.
  5. Participer à des salons de l’emploi et des événements professionnels pour rencontrer des employeurs potentiels et postuler à des stages en Data lake engineering.

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