Ingénieur Big data

Qu’est-ce qu’un Ingénieur Big Data ?

L'ingénieur Big Data est un professionnel spécialisé dans la gestion, l'analyse et l'exploitation de données massives (Big Data). Son rôle est crucial dans un monde où la quantité de données produites chaque jour est en constante croissance. Aujourd’hui la Big Data est essentielle à l’activité de la majorité des organisations, que ce soit pour mieux cibler leur public, prendre de meilleures décisions relatives à leur activité, développer de meilleures services ou produits, et bien d’autres choses.

C’est pourquoi l’ingénieur Big Data est essentiel. Son rôle est de concevoir, mettre en place et administrer des infrastructures capables de traiter et de stocker d'énormes volumes de données structurées et non structurées. Une fois qu’il met en place ces structures, c’est le rôle des Data Analysts d’interpréter les données récoltées et d’en tirer les meilleures conclusions pour leurs organisations.

Sa place dans la hiérarchie

Généralement, un ingénieur Big Data occupe un poste assez spécialisé et technique au sein d'une équipe dédiée à la gestion des données et à l'analyse de la Big Data.

Dans de nombreuses organisations, l'équipe Big Data est souvent rattachée au département informatique ou au département des technologies de l'information. Au sein de cette équipe, l'ingénieur Big Data peut occuper différents niveaux hiérarchiques. D’ingénieur junior à senior en fonction de son expérience, il peut également devenir Chef de projet ou même responsable de l’équipe Big Data si l’organisation dans laquelle il travaille dispose d’un département spécialisé (ce qui n’est pas toujours le cas).

Quelles sont ses missions ?

Les missions de l’ingénieur Big Data sont diverses et nécessitent un large panel de compétences dont nous parlerons plus tard.

Dans le cas où l’architecture Big Data de l’organisation qu’il rejoint est inexistante ou nécessite d’être revue, l'ingénieur Big Data collabore avec les parties prenantes pour comprendre les exigences métiers et les objectifs de traitement des données. Il identifie les sources de données, les types de données à collecter et les besoins en stockage et en traitement. Une fois ces besoins définis, l'ingénieur Big Data conçoit l'architecture du système de traitement des données. Cela inclut la sélection des technologies et des outils adaptés, la mise en place des infrastructures de stockage et de traitement, et le développement de pipelines de données pour l'ingestion, le traitement et la restitution des données.

La plupart du temps cependant, et en particulier dans les plus grosses structures ces missions ont déjà été accomplie par des ingénieurs Big Data plus anciens. Avant tout, un ingénieur Big Data assure la gestion quotidienne des données massives. Cela implique la surveillance des flux de données, la résolution des problèmes de performance et de capacité, et la mise en place de stratégies de sauvegarde et de récupération.

Il est essentiel pour lui de veiller à l'efficacité et à la rapidité du traitement des données. Il identifie les goulots d'étranglement et les points faibles de l'architecture et met en place des améliorations pour optimiser les performances du système.

Toujours dans le domaine de l’entretien des systèmes, la sécurité des données est une préoccupation majeure pour l’ingénieur Big Data. Il met donc en œuvre des mesures de sécurité robustes pour protéger les données sensibles et prévenir les attaques potentielles. Comme mentionné précédemment, il travaille en étroite collaboration avec les data analysts et les experts métiers pour comprendre les exigences de traitement des données et fournir des solutions adaptées aux besoins spécifiques de chaque domaine d'activité.

Comme pour beaucoup dans l’industrie de l’IT, le domaine du Big Data évolue rapidement, l'ingénieur Big Data doit alors rester informé des dernières avancées technologiques et des meilleures pratiques pour garantir la pertinence et l'efficacité des solutions mises en place.

Les compétences requises

Comme nous l’avions dit, le métier d'Ingénieur Big Data exige un large éventail de compétences techniques et transversales.

Déjà, l'Ingénieur Big Data doit connaître les principaux outils et frameworks utilisés dans le domaine du Big Data, tels que Hadoop, Spark, Kafka, Cassandra, Elasticsearch, etc. Il doit être capable de choisir les technologies les plus adaptées aux besoins spécifiques du projet.

Big Data - Indexation de contenu avec ElasticSearch
Rechercher des données dans des volumes importants d'informations

La maîtrise d'au moins un langage de programmation est indispensable, comme Python, Java, Scala ou R. La programmation est utilisée pour développer des scripts, des applications ou des algorithmes de traitement de données, ce qui facilite considérablement la tâche.

L'Ingénieur Big Data doit connaître les différents types de bases de données, tant relationnelles que non relationnelles. Il doit être capable de modéliser, administrer et optimiser les bases de données distribuées. Comprendre les méthodes d'analyse de données est essentiel pour exploiter efficacement les informations contenues dans les données massives. Des compétences en statistiques et en data mining sont souvent appréciées.

Le traitement des Big Data s'appuie souvent sur des infrastructures distribuées. L'Ingénieur doit donc comprendre les concepts liés aux systèmes distribués, comme le partitionnement, la réplication, la tolérance aux pannes, etc.

La sécurité des données est une préoccupation majeure dans le domaine du Big Data. L'ingénieur doit donc maîtriser les pratiques de cybersécurité pour protéger les données sensibles.

De plus en plus d'organisations optent pour des solutions de Big Data basées sur le Cloud. L'Ingénieur doit donc être familier avec les plateformes Cloud (AWS, Azure, Google Cloud, etc.) et savoir déployer des environnements Big Data dans le Cloud.

Pour gérer efficacement les tâches répétitives, l'automatisation des processus et le scripting sont essentiels. L'Ingénieur doit être à l'aise avec les outils d'automatisation comme Ansible ou Puppet.

Puppet - Automatiser la gestion de ses configurations
Gérer une infrastructure de manière centralisée avec l'application Open Source Puppet

L'Ingénieur Big Data travaille généralement en équipe, avec des Développeurs, des analystes, etc. Une bonne communication et une capacité à travailler en équipe sont donc cruciales pour mener à bien les projets. De la même manière, il doit comprendre les besoins métier de l'organisation pour concevoir des solutions Big Data adaptées. Une bonne capacité d'écoute et d'analyse des besoins est nécessaire.

La formation pour devenir ingénieur Big Data

Pour devenir ingénieur Big Data, une formation solide en informatique, en science des données et en statistiques est généralement requise. Concernant le niveau d'études, la plupart des ingénieurs Big Data possèdent au minimum un diplôme de niveau bac +5, tel qu'un master ou un diplôme d'ingénieur, dans les domaines de l'informatique, de la data science ou des statistiques. Certains ingénieurs peuvent également posséder un doctorat en science des données ou dans un domaine connexe, ce qui leur confère une expertise avancée dans le domaine du Big Data.

Une base solide en informatique est essentielle pour travailler dans le domaine du Big Data. Vous pouvez envisager des formations universitaires en informatique, des écoles d'ingénieurs en informatique, ou des cursus spécialisés en développement logiciel. Cependant, ces parcours universitaires ne sont pas spécifiquement liés à la Big Data.

Les ingénieurs Big Data doivent surtout manipuler de vastes ensembles de données. Une formation en bases de données, avec une connaissance des technologies de bases de données relationnelles et NoSQL, est essentielle pour gérer efficacement les données massives. Ensuite, les statistiques sont au cœur de l'analyse de données. Une formation en statistiques vous permettra de comprendre les principes fondamentaux de l'analyse statistique et de les appliquer dans vos projets Big Data.

Les fondamentaux du NoSQL
Appréhender de façon opérationnelle les principales caractéristiques des bases de données NoSQL

Une formation pour la maîtrise de langages de programmation tels que Python, Java, Scala ou R est recommandée pour développer des applications Big Data et mettre en œuvre des algorithmes d'analyse. Cependant si vous maîtrisez déjà un ou plusieurs de ces langages, tant mieux !

Il est important de noter que le domaine du Big Data étant en constante évolution, il est essentiel de rester à jour avec les nouvelles technologies et les avancées du secteur. Des formations continues et des certifications spécifiques en Big Data peuvent également être avantageuses pour renforcer ses compétences et rester compétitif sur le marché du travail.

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