Métier
Recruter un Data Engineer
Le bâtisseur de l'infrastructure data. Sans Data Engineer solide, vos analyses et modèles ML reposent sur du sable. C'est souvent le 2ᵉ recrutement data, juste après l'Analyst.
Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?
Un Data Engineer construit et maintient l'infrastructure qui permet aux données de circuler de manière fiable et performante : pipelines d'ingestion (ETL/ELT), data warehouse, modélisation, qualité, monitoring. Il s'assure que les Data Analysts et Data Scientists ont accès à des données propres, fraîches et bien documentées. En 2026, le Data Engineer moderne maîtrise les outils du "modern data stack" : dbt pour les transformations, Airflow / Prefect pour l'orchestration, BigQuery / Snowflake pour le warehousing, et souvent un peu de cloud (GCP, AWS, Azure).
Quand recruter un Data Engineer ?
Vos données sont éparpillées dans 10 outils et personne ne sait quoi est vrai
Vos analyses prennent trop de temps faute de data warehouse propre
Vous voulez industrialiser des pipelines aujourd'hui faits "à la main" en SQL/scripts
Vous avez recruté un Data Scientist qui passe 80 % de son temps à nettoyer la donnée
Vous montez une équipe data et avez besoin de quelqu'un qui pose les fondations infra
Compétences à évaluer
Compétences techniques
- SQL avancé (le 1er outil du Data Engineer, en profondeur)
- Python : scripts d'ingestion, transformation, API
- Orchestration : Airflow, Prefect, Dagster
- Transformations : dbt (référence en 2026)
- Data warehousing : BigQuery, Snowflake, Redshift, Databricks
- Cloud : GCP / AWS / Azure (infrastructure data)
- Streaming : Kafka, Kinesis si besoin temps réel
- Notions DevOps : Docker, CI/CD, Terraform
Compétences humaines
- Rigueur : un pipeline qui plante en silence coûte cher
- Collaboration avec Data Analysts et Data Scientists (clients internes)
- Capacité à documenter : les pipelines doivent être lisibles 1 an plus tard
- Sens du pragmatisme : la perfection n'est pas toujours rentable
Stack et outils courants
TJM freelance et salaire CDI
Freelance (TJM)
CDI (brut annuel)
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Comment Novera qualifie un Data Engineer
Le piège : un candidat fort en théorie mais qui n'a jamais débuggé un pipeline qui plante à 3h du matin. On valide le terrain.
Maîtrise SQL réelle : pas juste les jointures, mais l'optimisation, le partitionnement
Expérience pipelines en prod : a-t-il déjà géré du monitoring, des reprises sur erreur ?
Modélisation : connaît-il les principes du data warehouse moderne (Kimball, dbt patterns) ?
Cloud : a-t-il déployé une infra data complète ou il consomme juste un Snowflake managé ?
Collaboration : sait-il dialoguer avec les analystes pour cadrer le besoin avant de coder ?
Qualité : data tests, observabilité, alerting — il y pense ou il découvre les problèmes en prod ?
Questions fréquentes
Data Engineer vs Data Scientist : quelle différence ?
Le Data Engineer construit les pipelines et l'infra qui rendent la donnée disponible. Le Data Scientist exploite cette donnée pour modéliser et prédire. Ils sont complémentaires : un Data Scientist sans bon DE perd 50 % de son temps à nettoyer la data.
Data Engineer vs Backend Developer ?
Le backend dev construit des API et la logique applicative. Le Data Engineer construit des pipelines de données et de l'infra analytique. Les deux écrivent du Python mais avec des outils et des problèmes différents. Un bon DE comprend l'analyse, pas juste le code.
Faut-il un Data Engineer avant un Data Scientist ?
Souvent oui, en pratique. Sans bonne infra, votre Data Scientist passera son temps à se plaindre de la qualité des données. L'ordre classique : Data Analyst → Data Engineer → Data Scientist (à mesure que l'équipe grandit).
Quel délai pour recruter un Data Engineer ?
Marché très tendu, surtout sur les profils confirmés / seniors avec stack moderne (dbt, Airflow). Comptez 4 à 8 semaines pour une shortlist en CDI. Pour un freelance, 1 à 3 semaines.
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