Dans les équipes Data, plusieurs métiers peuvent intervenir sur un même projet. Pourtant, leurs responsabilités et leurs compétences peuvent être très différentes.
Data Engineer : construire et faire circuler la donnée
Le Data Engineer travaille sur la collecte, la transformation, la circulation et la mise à disposition des données.
Il développe des pipelines de données, construit des traitements et met en place les solutions permettant de rendre les données fiables et exploitables par les différentes équipes.
Son environnement peut notamment inclure Python, Java, Scala, SQL, Spark, Kafka, Databricks, Snowflake ainsi que des plateformes cloud comme AWS, Azure ou GCP.
Selon l'entreprise et le contexte, le Data Engineer peut également intervenir sur des sujets liés au déploiement, à la CI/CD ou à l'infrastructure cloud.
Data Scientist : exploiter les données
Le Data Scientist utilise les données pour identifier des tendances, réaliser des prédictions ou développer des modèles permettant d'automatiser certaines décisions.
Il travaille notamment avec les statistiques, le Machine Learning et parfois le Deep Learning.
Python est très présent dans ces environnements, avec des bibliothèques et frameworks spécialisés en Data Science et en Intelligence Artificielle.
Data Architect : concevoir l'architecture Data
Le Data Architect intervient davantage sur la conception globale des systèmes de données.
Il définit comment les données doivent être organisées, stockées, intégrées et sécurisées, ainsi que la manière dont elles circulent entre les différents systèmes.
Son rôle prend une importance particulière lorsque les volumes de données, les sources et les architectures deviennent plus complexes.
Trois métiers complémentaires
Ces trois profils interviennent sur des problématiques différentes :
- Le Data Engineer construit les pipelines et les solutions permettant de rendre les données disponibles.
- Le Data Scientist exploite ces données pour produire des analyses et des modèles.
- Le Data Architect définit l'organisation et l'architecture globale des données.
Dans la réalité, les frontières peuvent toutefois varier selon la taille de l'entreprise, son organisation et la maturité de son équipe Data.
C'est aussi pour cette raison qu'un intitulé de poste ne suffit pas toujours à comprendre un besoin de recrutement.
Les responsabilités réelles, les projets, l'environnement technique et le niveau d'expérience sont essentiels pour qualifier précisément un profil Data.
Chez FL Conseil, nous accompagnons nos clients dans la recherche de profils Data Engineer, Lead Data Engineer, Data Architect et Data Scientist, en tenant compte du contexte technique et des enjeux propres à chaque recrutement.
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