Data Engineer Salaire : Découvrez les salaires moyens du Data Engineer

Voyons ensemble quel est le salaire auquel peut prétendre un Data Engineer ainsi que les perspectives d’évolution de celui-ci.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
30/5/2024

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 !

Fiche de salaire simplifiée pour le métier de Data Engineer

Combien gagne un Data Engineer débutant (sortie d’étude)

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.

Salaire Data Engineer Débutant fin d'études

Combien gagne un Data Engineer débutant en poste à Paris

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.

Quel est le salaire du Data Engineer débutant en France

En France, un Data Engineer débutant peut espérer gagner entre 42 000 et 46 000 euros brut annuel. Source Data recrutement.

Quel est le salaire du Data Engineer débutant à l’étranger

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.

Quel est le salaire aux États-Unis

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.

Royaume-Unis

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.

Quel est le salaire aux Allemagne

En Allemagne, les Data Engineers débutants reçoivent des salaires annuels allant de 47 000 à 54 000 euros. Source Glassdoor.

Suisse

En Suisse, les ingénieur data débutants gagnent environ 85 000 francs suisses par an. Source Glassdoor.

Salaire d’un Data Engineer junior (2 ans d’expérience)

Salaire Data Engineer Junior 2 ans d'expérience

À partir de quand est-on considéré comme un ingénieur data junior ?

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.

Rémunération d’un Data Engineer junior à Paris

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.

Salaire d'un Data Engineer junior en France

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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Salaire d'un Data Engineer junior à l’étranger

La rémunération d'un ingénieur data junior à l'étranger peut varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs, notamment :

  1. le pays,
  2. la ville,
  3. l'industrie,
  4. l'expérience
  5. et les compétences spécifiques.

Voici quelques exemples généraux de fourchettes de salaires pour un Data Engineer junior dans différents pays :

États-Unis

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.

Royaume-Unis

Au Royaume-Unis, un Data Engineer junior perçoit en moyenne 49 000 livres sterling. Source Payscale.

Allemagne

En Allemagne, les ingénieur data juniors reçoivent des salaires annuels allant de 48 000 à 56 000 euros. Source Glassdoor.

Suisse

En suisse, les ingénieur data juniors gagnent entre 60 000 et 80 000 francs suisses par an. Source Swissdevjobs.

Salaire d’un Data Engineer confirmé (5 ans d’expérience)

Salaire Data Engineer Confirmé 5 ans d'expérience

À partir de quand est-on considéré comme un Data Engineer confirmé ?

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.

Rémunération du Data Engineer confirmé à Paris

À Paris, un ingénieur data confirmé touche, en moyenne, une rémunération annuelle brut de 61 000 euros. Source Data recrutement.

Rémunération du Data Engineer confirmé en France

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.

Rémunération du Data Engineer confirmé à l’étranger

Dans la majorité des pays, le Data Engineer ayant une expérience confirmée peut prétendre à un salaire élevé.

États-Unis

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.

Royaume-Unis

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.

Allemagne

En Allemagne, les Data Engineers confirmés perçoivent un salaire annuel moyen de 59 000 euros. Source Glassdoor.

Suisse

En Suisse, les ingénieurs data confirmés gagnent en moyenne 80 000 francs suisse par an.

Salaire d’un Data Engineer senior (10 ans d’expérience)

Salaire Data Engineer Senior Minimum 10 ans d'expérience

À partir de quand est-on considéré comme un Data Engineer senior ?

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.

Rémunération du Data Engineer confirmé en poste à Paris

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.

Rémunération du Data Engineer confirmé en poste en France

En France, le salaire moyen d’un ingénieur data confirmé s’élève à 77 800 euros brut annuel.

Salaire d'un Data Engineer confirmé en poste à l’étranger

États-Unis

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.

En poste Royaume-Unis

Au Royaume-Unis, un Data Engineer senior gagne en moyenne 80 000 livres sterling par an.

Allemagne

En Allemagne, le salaire moyen d’un Data Engineer senior s’élève à 71 000 euros. Source Glassdoor.

En poste Suisse

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 métier du Data Engineer

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 :

  • Les langages de programmation tels que Python, Java, Scala ou encore SQL pour manipuler et traiter les données.
  • Des systèmes de gestion de bases de données comme MySQL, Oracle ou MongoDB pour stocker et gérer les données de l'entreprise.
  • Des technologies de Big Data telles que Hadoop, Spark ou Kafka pour traiter des volumes massifs de données.
  • Des outils d'intégration de données comme Talend ou Informatica pour faciliter le processus d'extraction, transformation et chargement (ETL) des données.
  • Des plateformes de visualisation telles que Tableau ou Power BI pour créer des rapports et des visualisations à partir des données traitées par le DE.

Les typologies d'outils utilisés par le Data Engineer
Les typologies d'outils utilisés par le Data Engineer

Quelle différence entre un Data Engineer et un Data Analyst ?

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.

Quelle différence entre un Data Engineer et un Data Scientist ?

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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