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En 2024, le métier de Data Engineer est sur le devant de la scène de l’emploi.
Les opportunités de recrutement pour cet ingénieur de la donnée sont en hausse dans la plupart des secteurs d’activité. Le cabinet Robert Walters le montre dans son étude spécialisée sur les métiers de la Data.
Mais de quel niveau de rémunération parlons-nous ?
Quelles sont les différences salariales en France et à l’international ?
C’est ce que nous allons voir dans cet article !
Le salaire d'un ingénieur data est sujet à divers facteurs, incluant l'expérience, le lieu géographique, le secteur d'activité et la taille de l'entreprise.
Cependant, nous allons vous donner une fourchette de rémunération pour cet ingénieur de la donnée. Nos estimations se basent sur les données des cabinets de recrutement spécialisés dans le secteur de la data, sur des sites d’offres d’emploi (Data recrutement, Glassdoor…) ainsi que sur notre propre expérience dans le domaine.
À Paris, un Data Engineer débutant peut espérer gagner entre 42 000 et 53 000 euros brut annuel. À cela, peut s’ajouter une part de variable de 10 à 15 % selon les entreprises. Source Data recrutement.
En France, un Data Engineer débutant peut espérer gagner entre 42 000 et 46 000 euros brut annuel. Source Data recrutement.
La rémunération d’un Data Engineer débutant à l’étranger varie de celle pratiquée en France. Vous verrez qu’au premier abord, les salaires semblent plus élevés à l’extérieur de l’hexagone. Mais gardez en tête que si les salaires semblent plus élevés, le coût de la vie l’est également.
Aux États-Unis, les Data Engineers débutants peuvent s'attendre à des salaires annuels allant généralement de 91 000 à 155 000 dollars. Source Glassdoor. Le salaire de base varie quant à lui de 74 000 à 123 000 dollars, avec des bonus pouvant atteindre entre 17 000 et 32 000 dollars.
Au Royaume-Unis, les ingénieurs data débutants ont des salaires annuels allant de 27 000 à 37 000 livres sterling. À ce salaire de base peut s’ajouter un bonus moyen de 2 300 livres sterling. Source Glassdoor.
En Allemagne, les Data Engineers débutants reçoivent des salaires annuels allant de 47 000 à 54 000 euros. Source Glassdoor.
En Suisse, les ingénieur data débutants gagnent environ 85 000 francs suisses par an. Source Glassdoor.
Un Data Engineer junior est généralement quelqu'un qui a moins de deux ans d'expérience dans le domaine de l'ingénierie des données.
À ce stade, il est souvent en phase d'apprentissage et de développement de ses compétences. Il peut travailler sous la supervision de Data Engineers plus expérimentés pour acquérir de nouvelles compétences et développer sa compréhension des concepts clés en data engineering.
À Paris, un ingénieur data junior peut prétendre à un salaire annuel entre 48 000 et 62 000 euros. Tout dépendra de ses compétences, des projets sur lesquels il est intervenu ainsi que le domaine d’activité visé. Source Data recrutement.
En France, un ingénieur data junior peut prétendre à un salaire annuel de 42 000 à 52 000 euros. Source Glassdoor.
Bien sûr, certains secteurs sont plus rémunérateurs que d’autres. Selon le cabinet de recrutement spécialisé dans les métiers data, Data recrutement, voici un indicatif des rémunérations par secteur.
AdTech / MarTech : 41 - 46 k
Blockchain : 46 - 51 k
Consulting : 46 - 50 k
Deep Tech : 49 - 53 k
Finance : 47 - 52 k
Foodtech : 44 - 49 k
Supply : 43 - 47 k
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La rémunération d'un ingénieur data junior à l'étranger peut varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs, notamment :
Voici quelques exemples généraux de fourchettes de salaires pour un Data Engineer junior dans différents pays :
Aux États-Unis, un ingénieur data junior (avec moins de trois d’expérience) peut prétendre à un salaire de 125 000 à 177 000 dollars. Source Glassdoor.
Au Royaume-Unis, un Data Engineer junior perçoit en moyenne 49 000 livres sterling. Source Payscale.
En Allemagne, les ingénieur data juniors reçoivent des salaires annuels allant de 48 000 à 56 000 euros. Source Glassdoor.
En suisse, les ingénieur data juniors gagnent entre 60 000 et 80 000 francs suisses par an. Source Swissdevjobs.
Un ingénieur data est considéré comme confirmé après quatre années d’expérience. Pendant cette période, ils ont généralement eu l'occasion de travailler sur une variété de projets, de maîtriser plusieurs aspects de l'ingénierie des données et d'affiner leurs compétences techniques.
À Paris, un ingénieur data confirmé touche, en moyenne, une rémunération annuelle brut de 61 000 euros. Source Data recrutement.
En France, un ingénieur data confirmé gagne, en moyenne, 59 300 euros par an. Bien sûr, ce salaire moyen varie selon le dynamisme économique de la ville.
Dans la majorité des pays, le Data Engineer ayant une expérience confirmée peut prétendre à un salaire élevé.
Aux États-Unis, l'ingénieur data confirmé gagne un package annuel de 112 000 à 189 000 dollars. Son salaire fixe se situe entre 91 000 et 149 000 dollars, alors que son bonus représente généralement un quart de son salaire brut annuel. Source Glassdoor.
Au Royaume-Unis, l'ingénieur data confirmé peut espérer gagner un salaire moyen de 62 500 livres sterling. Certaines villes comme Londres offrent un salaire plus élevé, pouvant atteindre 95 000 livres sterling. Source Morgan McKinley.
En Allemagne, les Data Engineers confirmés perçoivent un salaire annuel moyen de 59 000 euros. Source Glassdoor.
En Suisse, les ingénieurs data confirmés gagnent en moyenne 80 000 francs suisse par an.
Pour être considéré comme un ingénieur data senior, il faut généralement avoir entre 6 à 10 ans d'expérience dans le domaine. Pendant cette période, l'ingénieur data acquiert une expertise pointue dans la conception et le développement de solutions techniques pour le traitement et l'analyse de grands volumes de données. Il maîtrise les langages de programmation comme Python, Scala et SQL, ainsi que les technologies Big Data comme Hadoop et Spark.
À Paris, le salaire d’un ingénieur data senior peut s’élever jusqu’à 96 000 euros brut annuel dans certains secteurs d’activité. Mais de manière générale, il se situe autour de 83 000 euros.
En France, le salaire moyen d’un ingénieur data confirmé s’élève à 77 800 euros brut annuel.
Aux États-Unis, le salaire d’un ingénieur data senior peut battre des records. Par exemple, dans certaines entreprises, il peut frôler la barre des 300 000 dollars en incluant les bonus. Source Glassdoor.
Au Royaume-Unis, un Data Engineer senior gagne en moyenne 80 000 livres sterling par an.
En Allemagne, le salaire moyen d’un Data Engineer senior s’élève à 71 000 euros. Source Glassdoor.
En Suisse, le salaire annuel moyen d’un Data Engineer senior s’élève à 130 000 francs suisses. Les profils les plus expérimentés et recherchés se verront proposés des salaires pouvant atteindre les 150 000 francs suisses. Source Swissdevjobs.
Le DE est un professionnel très demandé au sein des organisations. Et vous allez très vite comprendre la raison.
Regardons du côté des entreprises.
Aujourd’hui, elles évoluent dans un environnement très concurrentiel. La réduction des coûts, la création de nouveaux produits/services et l’optimisation de la production deviennent des objectifs incontournables pour se démarquer sur le marché.
En parallèle à cela, elles doivent impérativement respecter le cadre légal. Pour elles, l’enjeu est de taille.
C’est là que le Data Engineer intervient. Grâce à ses compétences techniques poussées, il crée des architectures et des systèmes de données afin de mieux collecter, stocker et gérer les données au sein de l’organisation.
Avec ce travail, les équipes data de l’entreprise peuvent tirer un maximum de bénéfices des données traitées par le Data Engineer. Et ainsi, permettre à l’entreprise d’être plus productive. Et in fine, dégager un avantage concurrentiel.
Quels sont les outils d'un ingénieur data ?
L'ingénieur data utilise une variété d'outils dans son métier pour mener à bien ses missions. Voici quelques uns des plus couramment utilisés :
Bien que les métiers de Data Engineer et des Data Analysts fassent tous deux partie des équipes data de l’entreprise, ils ont des responsabilités bien distinctes.
En effet, le Data Engineer a pour responsabilité de construire et de développer l’architecture et les pipelines des données dans le but de faciliter la collecte, le stockage et la gestion des données au sein de l’entreprise.
Alors que le Data Analyst se concentre sur l'analyse des données pour obtenir des insights exploitables. Cela inclut l'exploration des données, l'identification de tendances, la création de visualisations ainsi que la génération de rapports.
On peut dire que le Data Engineer a un rôle de bâtisseur, tandis que le Data Analyst assure celui d’enquêteur.
L'ingénieur data travaille t'il directement sur les bases de données ?
Oui, l'ingénieur data travaille directement sur les bases de données en construisant et en gérant des pipelines pour faciliter la collecte, le traitement et la gestion des données par les Data Scientists et Data analysts.
Cela peut inclure la création de schémas de base de données, le développement d'algorithmes de nettoyage des données, la mise en place de procédures pour l'intégration et la transformation des données, ainsi que la mise en œuvre de processus de sécurité pour protéger les données.
En clair les infrastructures qui permettent l' analyse et le stockage des données.
Le rôle du DE est réellement d'être la personne qui va s'occuper dans l'entreprise, d'organiser en amont les données en fonction de leur source, de leur volume et de réaliser la conception des infrastructures cloud si il y en a.
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C'est quoi le big data ?
Le big data fait référence à de grandes quantités de données structurées et non structurées qui nécessitent des outils spéciaux pour être traitées, stockées et analysées.
Ces données peuvent provenir de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les transactions commerciales en ligne, les capteurs IoT, etc.
On appelle cela le big data, car c'est un énorme flut de données, en continue. D'ou le terme "Big Data".
Le big data fait partie intégrante du métier des Data Engineers, du Data Scientist et du Data Analyst.
Le Data Scientist se concentre sur l'analyse des données pour découvrir des tendances, des modèles et des insights.
Il utilise des techniques statistiques, d'apprentissage automatique et d'exploration de données pour résoudre des problèmes complexes, prévoir des résultats et prendre des décisions stratégiques.
C'est quoi la Data Science ?
La Data Science est un domaine très vaste qui combine des compétences en mathématiques, en statistiques et en informatique pour extraire des insights à partir de données.
En utilisant des techniques avancées et des outils tel que l'intelligence artificielle, les Data Scientists sont capables de travailler avec des volumes massifs de données pour résoudre des problèmes complexes et prendre des décisions éclairées.
Les formations de Data Engineer et de Data Scientist sont également très différentes.
Data Scientist et Intelligence artificielle : Quelle rapport ?
Le travail du data scientist est souvent associée à l'intelligence artificielle (IA), car elle utilise des algorithmes et des modèles de machine learning pour analyser les données.
Cela permet aux Data Scientists de créer des systèmes intelligents et prédictifs qui peuvent prendre des décisions automatiquement en fonction des données.
C'est quoi le machine learning ?
Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour apprendre à partir de données et améliorer ses performances au fil du temps, sans être explicitement programmé.
Le machine learning est largement utilisé en Data Science et par le data scientist car il permet de détecter des modèles complexes dans les données et de créer des modèles pour l'entreprise.
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