Freelance Data Engineer 💡 + de données, + de performance, + de fiabilité

Avec l’essor des technologies Big Data, le nombre d’offres d’emploi qui y sont liées est en constante augmentation en France. Vous souhaitez engager un Data Engineer freelance compétent pour assurer le développement de votre activité ? Découvrez dans ce guide tout ce qu’il y a à savoir sur ce métier ainsi que les critères de sélection à considérer. Nous vous dévoilons également quelques astuces pour permettre à votre annonce de se démarquer sur les plateformes de recrutement, telles que LesJeudis.com ou Free-Work.

Zoom sur le métier de Data Engineer

Le Data Engineer est un professionnel dont la mission est similaire à celle d’un ingénieur logiciel. Il est chargé de construire et de maintenir des systèmes de gestion de données pour un projet spécifique. Ce développeur informatique freelance est tenu de maîtriser des outils dédiés et des langages de programmation tels que SQL ou Python. Le Cloud Data Engineer intègre souvent l’équipe de l’unité Data Science chargée du traitement et de l’analyse des données, ou du service info dédié au Big Data. Du point de vue hiérarchique, le développeur info est rattaché au chef de projet informatique, au responsable d’équipe Data, au chef de projet Data ou à l’architecte Big Data.

L’ingénieur des données Azure est souvent confondu avec le Data Scientist. En effet, ils utilisent presque les mêmes outils pour mener à bien leurs projets, dont le langage de programmation Python. Cependant, bien qu’ils partagent de nombreuses compétences, il est bon de préciser que leurs tâches sont très différentes, peu importe le projet de l’entreprise. L’activité principale du Data Engineer, qu’il travaille en tant que salarié ou en freelance, consiste à préparer les systèmes et réseaux info. Ainsi, il permet au Data Scientist et au Data Analyst de travailler dans les meilleures conditions en mettant en place un pipeline de données efficace.

Les missions du Data Engineer

Le Cloud Data Engineer freelance travaille principalement sur les informations brutes collectées par les entreprises. Il assure aussi l’industrialisation, ainsi que l’identification et la mise en place des infrastructures Big Data destinées à l’exécution de traitement des données. Cet expert en développement Big Data est en charge de la création d’une structure solide et sécurisée, appelée Data Warehouse, pour stocker les données. Le socle logiciel et le matériel mis à disposition permet de procéder à des opérations spécifiques telles que :

• l’intégration de données volumineuses collectées via les plateformes e-commerce et les réseaux sociaux ;
• le traitement analytique et physique des données en utilisant Python ;
• la manipulation des données dans les bases de données relationnelles en utilisant SQL ;
• le traitement décisionnel pour créer des rapports automatisés et périodiques, et ce, en temps réel.

Avec le volume croissant de données produites quotidiennement par les entreprises, l’intervention du Cloud Data Engineer freelance est nécessaire pour les transformer en atout commercial. Ses missions varient en fonction des besoins et des projets de l’entreprise, incluant :

• la gestion des quantités astronomiques de données, réalisée de manière évolutive ;
• l’optimisation des performances des systèmes de traitement à grande échelle ;
• l’automatisation des processus de collecte et de traitement des données ;
• la sécurisation des données pour assurer une protection optimale contre les accès non autorisés et les risques de perte d’informations sensibles.

En fonction du projet, le Data Engineer freelance est amené à collaborer avec le Data Scientist et le Data Analyst. En travaillant de concert, ils assurent le bon fonctionnement des solutions de collecte et de stockage de données. L’objectif consiste à garantir la qualité des informations exploitées pour obtenir des résultats fiables après les opérations d’analyse. En effet, des données faussées risquent d’impacter les algorithmes de Machine Learning.

Les compétences du Data Engineer

Plusieurs compétences techniques sont nécessaires pour se lancer dans la carrière d’ingénieur Big Data. En effet, ce développeur info doit maîtriser :

• les outils de modélisation ;
• l’environnement Hadoop, Hive et Spark ;
• le codage (Python, Java, Scala, C/C++, etc.) ;
• la création de l’architecture de base de données ;
• les concepts de manipulation des données de type ETL/LET ;
• les outils de gestion de bases de données SQL et NoSQL ;
• le cloud computing permettant de sauvegarder, stocker, traiter et analyser de grandes quantités de données ;
• l’exploration de données et l’IA (Deep Learning et Machine Learning), sachant que le développeur info doit comprendre les algorithmes. Leur maîtrise est une compétence indispensable au Data Scientist.

De bonnes connaissances en statistiques et en mathématiques sont également requises pour contribuer efficacement au traitement et à l’analyse des données. Comme le Cloud Data Engineer freelance occupe un poste clé dans l’entreprise, certaines qualités sont aussi requises, à savoir :

• des compétences en leadership pour assurer un bon encadrement de l’équipe Big Data ;
• des capacités managériales et d’organisation, avec le sens des priorités ;
• des compétences relationnelles, avec un esprit de négociation et de médiation ;
• de la rigueur, une bonne discipline et une bonne gestion des délais.

La carrière d’ingénieur en développement informatique et Big Data s’adresse aux candidats technophiles qui s’intéressent à la valeur des données et à leur utilité pour les entreprises. Un esprit créatif est également nécessaire pour résoudre des problèmes complexes et élaborer des solutions adaptées aux besoins des entreprises en constante évolution.

Les formations pour exercer le métier de Data Engineer

En France, de nombreux cursus d’études sont proposés pour devenir Data Engineer freelance. Une formation de niveau Bac + 2 en informatique ou en statistiques permet de se lancer dans cette carrière. Toutefois, une expérience professionnelle en développement de données est requise. D’un autre côté, il est bon de préciser que les entreprises privilégient généralement les candidats ayant suivi une formation de niveau Bac + 5 en Big Data, en informatique ou en statistiques.

Dans cette optique, il est recommandé de choisir les spécialités « Numérique et sciences informatiques » et « Mathématiques » dès le baccalauréat. Ensuite, les candidats ont le choix entre le BTS, le Bachelor ou la Licence pour préparer un master. Les futurs Data Engineers freelances peuvent viser un diplôme d’ingénieur :

• en économie (ENSAE ParisTech) ;
• master Big Data (EISTI) ;
• master statistics for Smart Data (ENSAI) ;
• master mathématiques et informatique pour la Data Science (université Paris-Diderot) ;
• en modélisation mathématique en ingénierie, en innovation technologique spécialisation Big Data ou en mathématiques appliquées (École Polytechnique de Paris-Saclay).

Il s’agit d’une liste non exhaustive des types de formation et des universités et grandes écoles basées en France. Les conditions d’accès, les financements possibles, le programme d’études ainsi que les certifications varient d’une école à l’autre. Pour les formations professionnelles, elles sont accessibles aux candidats titulaires d’un Bac + 3 en informatique. Certaines écoles spécialisées proposent des formations accélérées, avec une durée comprise entre 6 semaines et 10 semaines à temps plein, et 24 semaines à temps partiel.

Avec plusieurs années d’expérience à son actif, il est possible pour le Cloud Data Engineer freelance d’envisager une évolution de carrière. Il peut occuper un poste de Data Analyst, de Data Scientist, d’ingénieur Business Intelligence ou de de consultant Big Data.

Le salaire d’un Data Engineer

Le salaire du Data Engineer freelance varie en fonction de plusieurs paramètres, notamment ses compétences techniques et son expérience professionnelle. La taille de l’entreprise, son secteur d’activité et sa localisation géographique sont également pris en compte. Par exemple, un expert en développement informatique et Big Data freelance résidant dans une ville de la région Île-de-France gagne nettement plus qu’un professionnel travaillant à Toulouse.

En France, le salaire annuel moyen d’un Data Engineer qui fait ses premiers pas dans ce domaine est de 45 000 €. À Paris et périphérie, il peut aller jusqu’à 53 000 € brut par an.

À partir de 5 ans d’expérience à son actif, l’ingénieur des données Azure peut prétendre à une rémunération annuelle jusqu’à 55 000 € en province, contre 60 000 € s’il travaille à Paris.

Pour les Data Engineers senior, le salaire moyen annuel est de 65 000 € et monte jusqu’à 100 000 € à Paris. Ils contribuent souvent aux prises de décisions stratégiques de l’entreprise.

Le TJM de ce consultant spécialisé en gestion des données est compris entre 500 et 800 € en France. Le TJM du freelance varie principalement en fonction de son expertise, de la demande sur le marché et de la nature du projet. Bien entendu, le TJM d’un expert en informatique qui fait ses premiers pas est inférieur à celui d’un développeur Big Data senior.

Selon les derniers rapports, 13 % des Data Engineers travaillent en télétravail 5 jours par semaine. 82 % d’entre eux optent pour la combinaison entre travail en présentiel et télétravail, avec un nombre de jours par semaine variable. Le reste, soit 5 %, travaille en présentiel.

Les étapes à suivre pour recruter un Data Engineer

Une approche méthodique est nécessaire pour dénicher le Cloud Data Engineer freelance correspondant aux besoins techniques de votre entreprise. Pour ce faire, il est recommandé de mettre en place une procédure de recrutement rigoureuse pour trouver rapidement un expert Big Data compétent.

Définir le profil adapté à vos besoins

La première étape consiste à identifier le niveau d’expérience du Data Engineer freelance que vous recherchez (nombre d’années d’expérience minimum). Ensuite, détaillez les compétences techniques requises, comme la maîtrise de Spark, Java ou Python, entre autres. Enfin, listez les qualités comportementales indispensables telles que les capacités managériales, les compétences en communication, la curiosité, la rigueur, etc. Toutes ces informations apparaissent souvent dans les offres d’emploi pour capter l’attention des Data Engineers freelances qualifiés.

Rédiger une offre d’emploi

Avec le nombre d’offres d’emploi en constante augmentation sur les plateformes de recrutement comme Free-Work ou LesJeudis.com, la rédaction d’une annonce attrayante est de mise pour vous distinguer de la concurrence. En premier lieu, décrivez en détail les responsabilités du poste et les missions attribuées au Data Engineer freelance. Pour susciter l’intérêt des profils qualifiés, il convient de mettre en exergue les projets de votre entreprise, les avantages offerts ainsi que les opportunités d’évolution. Vous êtes ainsi certain d’attirer des candidats freelances qui comprennent et adhèrent à vos valeurs. Indiquez également la localisation du poste (en centre-ville ou en périphérie) et le type de contrat proposé (en tant que salarié ou en freelance).

Identifier les canaux de recrutement adaptés

Publiez votre offre d’emploi sur les réseaux sociaux professionnels et les plateformes de recrutement spécialisées en Data et en Tech, telles que LesJeudis.com ou Free-Work. Pour augmenter vos chances de dénicher rapidement le Data Engineer correspondant à vos critères de recherche, recourez à une plateforme freelance. Vous pouvez également contacter les grandes écoles proposant des formations pour devenir ingénieur Big Data. Ainsi, vous mettez toutes les chances de votre côté pour toucher un maximum de candidats potentiels.

Poser les bonnes questions lors de l’entretien

Au cours de l’entretien, les échanges avec les candidats constituent une étape importante pour identifier les Data Engineers freelances les plus talentueux. Il est ainsi nécessaire de poser des questions pertinentes, portant notamment sur les aspects techniques et l’expérience de chaque postulant. Vous pouvez, par exemple, demander les types de données à analyser pour élaborer une stratégie de management Data efficace. Enfin, il est recommandé d’impliquer le service info, ainsi que les équipes techniques et Data dans le processus de recrutement. L’objectif est de dresser une liste de questions pour garantir un bon « culture fit », gage de productivité.