Qu’est-ce qu’un ingénieur Big Data ?
L’ingénieur Big Data est un expert de la conception, de la mise en place et de la gestion de plateformes de traitement de données massives. Son rôle est clé dans un monde où les entreprises génèrent et exploitent des quantités colossales d'informations.
Grâce à ses compétences techniques, il permet de structurer, stocker, sécuriser et analyser les données pour en extraire des insights utiles à la prise de décision. Il intervient à l'intersection des infrastructures Cloud, des bases de données, des pipelines de traitement et des outils d'analyse distribuée.
Il travaille généralement au sein d'équipes data aux côtés de data analysts, data scientists et data engineers. Son objectif : garantir la scalabilité, la performance et la fiabilité des systèmes de données.
Quelles sont les missions d'un ingénieur Big Data ?
Les missions d’un ingénieur Big Data évoluent selon l’organisation, la maturité data de l’entreprise et les outils adoptés. Voici les principales responsabilités qu’on retrouve sur ce type de poste :
- Concevoir et déployer des architectures de données distribuées (Hadoop, Spark, Kafka…).
- Assurer la collecte, l’ingestion et la structuration de flux massifs de données.
- Développer des pipelines de traitement (batch ou temps réel).
- Optimiser le stockage, la qualité et l’intégrité des données à grande échelle.
- Mettre en œuvre les outils de monitoring, gestion des logs et alertes.
- Travailler avec les équipes data science pour transformer les données en modèles analytiques.
- Garantir la sécurité et la conformité réglementaire des environnements Big Data.
- Collaborer étroitement avec les équipes DevOps pour faciliter les déploiements.
Un ingénieur Big Data est souvent le garant de l’ensemble du cycle de vie de la donnée, du sourcing à l’exploitation.
Quelles sont les compétences pour devenir ingénieur Big Data ?
Un ingénieur Big Data doit faire preuve de solides compétences techniques et connaître les standards industriels. Il doit aussi avoir une bonne logique, savoir résoudre des problèmes complexes et bien travailler en équipe.
Hard Skills et langages
Maîtrise des langages utilisés dans la gestion de la donnée (Java, Scala, Python). Capacité à développer et maintenir des pipelines ETL et à manipuler les plateformes Big Data modernes.
Soft Skills
Rigueur, autonomie, esprit analytique et bonne communication. La capacité à vulgariser des concepts complexes est un atout dans les échanges avec les autres départements.
Outils et logiciels indispensables
- Hadoop / Hive / HDFS
- Spark (batch ou streaming)
- Kafka / RabbitMQ
- Airflow pour l’orchestration
- Bases NoSQL (Cassandra, MongoDB)
- Bases SQL (PostgreSQL, MySQL…)
- Outils BI (Tableau, Power BI…)
- Cloud Platform (AWS, Azure, GCP) – IAM, S3, BigQuery…
- Git, Docker, Kubernetes
- Linux / Shell scripting
Une culture DevOps, la connaissance du machine learning ou de l’intelligence artificielle peut aussi constituer un plus selon les projets.
Quelles sont les formations ou études pour devenir ingénieur Big Data ?
Le métier d’ingénieur Big Data requiert une solide formation informatique ou mathématique, avec une spécialisation en traitement de données.
Parcours académiques classiques
La voie la plus répandue passe par un diplôme d’école d’ingénieurs en informatique, télécommunications ou mathématiques appliquées. Parmi les établissements reconnus :
- Écoles du groupe INSA
- Université Paris-Saclay (parcours MIAGE / informatique)
- Télécom Paris, Télécom Nancy
- Polytech, CentraleSupélec, ENSIMAG
Il est aussi possible d’intégrer ce métier après un Master universitaire en informatique, ingénierie des données ou intelligence artificielle.
Bootcamps, certificats et formations en ligne
Des formations professionnalisantes permettent aux profils bac+2/+3 de monter en compétences :
- OpenClassrooms – Parcours Data Engineer
- DataScientest – Formation Data Engineer
- Master Informatique parcours Big Data - Université de Montpellier
- 3W Academy
Les certifications délivrées par les éditeurs tels que Cloudera, AWS (Certified Big Data), ou Google (Data Engineer Certification) représentent également une valeur forte sur le marché.
Quelles sont les évolutions professionnelles et perspectives de carrière ?
L’ingénieur Big Data peut évoluer vers de nombreux postes en fonction de ses compétences et de ses préférences :
- Architecte Data ou Architecte Cloud
- Lead Data Engineer / Tech Lead Big Data
- Responsable de la plateforme de données
- Data Scientist s’il développe des compétences statistiques
- Chief Data Officer à long terme
Il peut également choisir des parcours en freelance, en conseil ou dans les startups spécialistes de la donnée.
Quel est le salaire d'un ingénieur Big Data ?
Le salaire varie selon l'expérience, la ville, la taille de l’entreprise et la stack technique utilisée. Voici une estimation des rémunérations observées en 2024 :
| Niveau d’expérience | Paris | Grandes villes | Régions | Freelance TJM |
|---|---|---|---|---|
| Débutant (0-2 ans) | 40 - 45k € | 35 - 40k € | 30 - 36k € | 300 - 400 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 50 - 65k € | 45 - 60k € | 40 - 50k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 70 - 95k € | 60 - 80k € | 50 - 65k € | 600 - 800 € / jour |
| Paris | ||
| Débutant (0-2 ans) | 40 - 45k € | 300 - 400 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 50 - 65k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 70 - 95k € | 600 - 800 € / jour |
| Grandes villes | ||
| Débutant (0-2 ans) | 35 - 40k € | 300 - 400 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 45 - 60k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 60 - 80k € | 600 - 800 € / jour |
| Régions | ||
| Débutant (0-2 ans) | 30 - 36k € | 300 - 400 € / jour |
| Confirmé (3-6 ans) | 40 - 50k € | 450 - 600 € / jour |
| Senior (> 6 ans) | 50 - 65k € | 600 - 800 € / jour |
Les entreprises qui recrutent sont variées : scale-ups, sociétés de e-commerce, banques, télécoms, assurances, startup SaaS ou encore cabinets de conseil data.
Quels sont les principaux secteurs d'activités et employeurs d'un ingénieur Big Data ?
Les compétences en Big Data sont recherchées dans presque tous les secteurs aujourd’hui. Quelques domaines moteurs :
- Banques & Assurances pour la détection de fraude et l’analyse client
- Santé & pharmaceutique pour les essais cliniques, la recherche
- Télécommunications pour la gestion des réseaux et des flux
- Retail & e-commerce pour la personnalisation du parcours client
- Plateformes SaaS ou fintechs basées sur l’analyse de données
- Startups technologiques et entreprises en hypercroissance
- Cabinets spécialisés en data ou ESN généralistes
Les entreprises construisent des équipes pluridisciplinaires et cherchent des spécialistes capable de rendre les volumes de données exploitables en production.
