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Ingénieur en développement Big Data
L’ingénieur en développement Big Data est un expert du codage et du traitement massif de données. Il conçoit, développe et optimise des applications capables de manipuler des volumes de données gigantesques en temps réel ou en batch. Grâce à ses compétences techniques pointues, il transforme les besoins métiers en solutions logicielles robustes, évolutives et performantes, souvent dans des environnements distribués et complexes.
Passionné(e) par la programmation, à l’aise avec les technologies de traitement de données à grande échelle et prêt(e) à relever des défis techniques de haut niveau ? Le métier d’ingénieur en développement Big Data est fait pour vous.
FORMATION REQUISE:
Bac +5 et plusSALAIRE JUNIOR:
40 000 € - 52 000 € / annuelsSALAIRE SENIOR:
65 000 € et plus / annuelsComment devenir Ingénieur en développement Big Data ?
Objectifs de ce métier
L’ingénieur en développement Big Data est chargé de créer et maintenir les logiciels et les systèmes qui permettent le traitement efficace de grandes quantités de données. Il développe les algorithmes et les modules techniques qui alimentent les plateformes Big Data. Il travaille avec des équipes data, des analystes et des architectes pour implémenter des pipelines de données robustes, tout en garantissant la performance, la scalabilité et la sécurité des traitements.
Compétences attendues de Ingénieur en développement Big Data
Maîtrise des langages et frameworks Big Data
L’ingénieur en développement Big Data doit être à l’aise avec des langages comme Java, Scala ou Python, et savoir exploiter des frameworks comme Apache Spark, Kafka, Hadoop ou Flink.
Bonnes pratiques de développement logiciel
Il suit les principes de développement logiciel (tests, intégration continue, versioning) pour garantir la qualité, la maintenabilité et la fiabilité des applications qu’il développe.
Connaissance des systèmes distribués
Pour manipuler de très grands volumes de données, il est essentiel de comprendre les principes des systèmes distribués, du parallélisme et de la tolérance aux pannes.
Culture DevOps et data engineering
Il doit souvent collaborer avec les équipes DevOps pour l’automatisation des déploiements, et avec les data engineers pour assurer la bonne interconnexion des flux de données.
Qualités requises
L’ingénieur en développement Big Data est avant tout un développeur rigoureux et passionné, capable de travailler avec des volumes de données hors norme. Il fait preuve d’esprit logique, d’autonomie, de réactivité et d’un goût pour l’optimisation. Son curiosité technique l’amène à se tenir à jour des dernières évolutions en matière de data engineering et de traitement distribué. Il doit aussi posséder une bonne communication pour collaborer efficacement avec des profils divers.
Les missions de ce métier
Développement de traitements Big Data
L’ingénieur conçoit et développe des programmes capables de collecter, transformer et analyser de gros volumes de données à l’aide de technologies distribuées.
Optimisation des performances
Il surveille et améliore les performances des traitements Big Data, en optimisant les ressources, les temps de calcul, et en réduisant les coûts d’exploitation.
Participation à la conception d’architectures
En lien avec les architectes, il contribue à la définition des architectures techniques et propose des solutions adaptées aux contraintes de scalabilité, de latence ou de volume.
Maintenance évolutive et corrective
Il assure le suivi des applications Big Data existantes, corrige les bugs, fait évoluer les fonctionnalités, et assure la documentation du code.
Évolution de carrière
Avec l’expérience, un ingénieur en développement Big Data peut devenir lead développeur Big Data, architecte Big Data, data engineer senior ou encore responsable technique. Il peut aussi s’orienter vers des rôles en DevOps data, consulting Big Data, voire product management technique. Son profil est particulièrement recherché par les grandes entreprises, les scale-ups technologiques et les ESN.
