Fiche métier

Data engineer

Le data engineer construit et fait tourner les circuits par lesquels les données de l’entreprise arrivent jusqu’à ceux qui les utilisent.

Mis à jour le 19 octobre 2026

Salaire net moyen: 4 029 €; par mois, en équivalent temps plein (2024)
Projets de recrutement: 4 758; en France en 2026, famille « Experts et consultants en systèmes d'information »
Recrutements jugés difficiles: 51 %
Part de saisonniers: 2 %

Source : Insee, base Tous salariés 2024 (salaires nets moyens du secteur privé en équivalent temps plein) · Données téléchargées le 18 octobre 2026

Source : France Travail, enquête Besoins en main-d’œuvre 2026 · Données téléchargées le 18 octobre 2026

Les chiffres de recrutement portent sur la famille professionnelle « Experts et consultants en systèmes d'information », qui regroupe plusieurs métiers proches. Les projets de recrutement sont des intentions d’embauche déclarées par les employeurs pour l’année, saisonniers compris. Ce ne sont pas des offres publiées.

Il récupère les ventes du logiciel de caisse, les événements du site, les fichiers d’un partenaire ou les données d’un ERP, les charge dans un entrepôt ou un lakehouse (Snowflake, BigQuery, Databricks), puis les transforme en tables propres et documentées pour les analystes, les data scientists et les tableaux de bord. Sa matinée peut commencer par un traitement nocturne en échec dans Airflow, parce qu’une source a changé de format sans prévenir. Il passe ensuite à la modélisation d’une nouvelle table de faits avec dbt, puis à l’optimisation d’un job Spark trop coûteux. Il est garant de la fraîcheur, de la qualité et de la sécurité des données, y compris de leur conformité au RGPD.

Missions principales

Concevoir et développer des pipelines d’ingestion depuis des bases applicatives, des API, des fichiers ou des flux d’événements
Modéliser les données dans l’entrepôt ou le lakehouse (tables de faits et de dimensions, couches brute, nettoyée et métier)
Écrire et maintenir les transformations en SQL et Python, avec dbt ou Spark selon les volumes
Orchestrer et superviser les traitements (Airflow, Dagster) et traiter les incidents de chargement
Mettre en place des contrôles de qualité automatiques : unicité, valeurs attendues, fraîcheur, volumétrie
Gérer les accès, la pseudonymisation des données personnelles et les durées de conservation avec le DPO
Optimiser les performances et les coûts des requêtes et du stockage
Documenter les données et accompagner les analystes et data scientists dans leur utilisation

Qualités attendues

Obsession de la fiabilité : un chiffre faux dans un tableau de bord de direction coûte la confiance de tous
Rigueur dans la modélisation, car une table mal pensée se propage dans des dizaines de rapports
Capacité à comprendre le métier pour savoir ce qu’une commande, un client actif ou un retour signifient vraiment
Patience face aux sources capricieuses et aux formats qui changent sans prévenir
Esprit de service envers les équipes qui consomment les données

Définition officielle

Le Data engineer collecte et analyse des volumes importants de données, tout en garantissant la sécurité de celles-ci.

Développe des solutions de traitement et d’industrialisation de ces données en mobilisant son expertise technique (technologies du
Big Data, langages, ..) en lien avec les équipes qui les analysent et les équipes métier
Déploie et maintient la solution sur son cycle de vie

Comment y accéder

Ce métier est accessible avec un niveau Bac + 2 à Bac + 5 , Master 2 en informatique, en data science ou en statistique, ou école d’ingénieur. Une expérience professionnelle en développement et manipulation de données est un atout.

Source : France Travail, répertoire des métiers ROME 4.0 (v61, publié le 15 juin 2026) · Données téléchargées le 18 octobre 2026

Fiche ROME M1811 : Data engineer

Compétences clés

Savoir-faire

Animer une démarche agile et innovante
Déployer, intégrer un logiciel, un système d’informations, une application
Gérer et maitriser des bases de données (SQL/NoSQL)
Modéliser une base de données
Assurer la maintenance préventive et les améliorations des infrastructures numériques
Piloter des opérations de tests informatiques
Anticiper des coûts
Recueillir et analyser les besoins client
Mobiliser une vision stratégique et d’anticipation
Piloter le déploiement de solutions innovantes

Savoir-être

Faire preuve d’autonomie
Faire preuve de rigueur et de précision
Organiser son travail selon les priorités et les objectifs

Autres intitulés de poste

Analyste qualité des données
Analyste scientifique des données
Architecte big data
Architecte de données informatiques
Big data engineer
Data manager
Développeur / Développeuse Big Data
Développeur / Développeuse data
Docteur big data
Expert / Experte big data
Expert / Experte technique big data
Ingénieur / Ingénieure big data

Où recrute-t-on le plus ?

Les bassins d’emploi qui déclarent le plus de projets de recrutement pour cette famille de métiers en 2026.

Projets de recrutement 2026 par bassin d’emploi pour la famille « Experts et consultants en systèmes d'information » (enquête BMO)
1	ParisParis	1 021 projets
2	NanterreHauts-de-Seine	651 projets
3	SartrouvilleYvelines	377 projets
4	Boulogne-BillancourtHauts-de-Seine	325 projets
5	ToulouseHaute-Garonne	306 projets
6	VersaillesYvelines	304 projets
7	BordeauxGironde	142 projets
8	RennesIlle-et-Vilaine	130 projets
9	LilleNord	126 projets
10	Aix-en-ProvenceBouches-du-Rhône	104 projets

Source : France Travail, enquête Besoins en main-d’œuvre 2026 · Données téléchargées le 18 octobre 2026

Les cellules couvertes par le secret statistique sont exclues : les totaux sont des minimums.

Évolution de carrière

Le data engineer peut évoluer vers un rôle de senior puis de lead data engineer, en charge des choix techniques d’une équipe. La voie de l’expertise mène à architecte data, qui conçoit la plateforme de données de l’entreprise dans son ensemble, ou à ingénieur de plateforme data, centré sur l’outillage partagé. Certains se rapprochent du métier en devenant analytics engineer, à la frontière de l’analyse, ou se spécialisent dans le temps réel et le streaming. D’autres prennent des responsabilités managériales : responsable data engineering, head of data, puis chief data officer. Les data engineers expérimentés sur une plateforme précise (Snowflake, Databricks) trouvent aussi des missions d’indépendant pour des refontes d’entrepôt.

Conseils pour postuler

Précisez la plateforme de données sur laquelle vous avez travaillé (entrepôt, orchestrateur, outil de transformation) et votre rôle dans sa construction
Décrivez les sources intégrées et l’usage final des données, pas seulement les outils
Mettez en avant vos pratiques de qualité : tests de données, alertes, documentation, revue de code
Montrez votre maîtrise de SQL, que tous les recruteurs testent, et de Python
Si vous venez du développement ou de l’administration de bases de données, faites le lien explicite avec les problématiques de pipelines

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