Data engineer : fiche métier
Vérifié / mis à jour le — Source principale : référentiel ROME 4.0 (France Travail)
Le métier de Data engineer est référencé dans le ROME sous le code M1811 et s’exerce en France dans le secteur Recherche. Cette fiche métier Vocaneo récapitule missions, employabilité, salaire, accessibilité et profils associés.
- Code ROME
- M1811
- Domaine
- Support à l'entreprise / Systèmes d'information et de télécommunication
- Secteur d’activité
- Recherche
- Métier parent (principal)
- M1802 — Expert / Experte systèmes et réseaux informatiques
- Thématiques
-
Métiers de l'ingénierie
Quelles sont les missions principales du métier Data engineer ?
"Collecte et analyse des volumes importants de données, tout en garantissant la sécurité de celles-ci. Développe des solutions de traitement et d'industrialisation de ces données en mobilisant son expertise technique (technologies du Big Data, langages, ..) en lien avec les équipes qui les analysent et les équipes métier. Déploie et maintient la solution sur son cycle de vie."
Pourquoi choisir le métier de Data engineer en 2026 ?
Nouveau Les VocaTags sont un système d’analyse exclusif de Vocaneo qui met en lumière les métiers les plus attractifs selon plusieurs dimensions clés (salaire, télétravail, tension du marché, impact, etc.). Ils permettent d’identifier en un coup d’œil les véritables points forts d’un métier, sur la base d’une analyse croisée entre données du marché et raisonnement expert assisté par IA.
Voir l’analyse détaillée des VocaTags
Voir l’analyse détaillée des VocaTags
Apprécie la difficulté de recrutement et la solidité de la demande pour ce métier sur le marché de l’emploi.
Demande élevée et tension forte (10/10) avec ratio offres/demandeurs de 3,5, indiquant un marché très tendu et durable.
Évalue le potentiel économique réel du métier sur la durée, en tenant compte des évolutions de carrière et des écarts de revenus.
Déciles de salaire indiquent une rémunération moyenne à élevée avec une dispersion significative, reflétant un potentiel économique mais sans preuve explicite de hauts plafonds pour tous les profils.
Mesure dans quelle mesure le métier peut être exercé à distance selon les pratiques réelles du marché.
La fiche ne précise pas clairement le télétravail; en pratique, ce type de métier peut être hybride mais l’information officielle est insuffisante.
Indique si le métier se prête structurellement à une activité en freelance ou en indépendant.
Le profil est compatible avec le statut indépendant et le marché existe, mais la fiche ne privilégie pas le Freelance comme mode principal.
Évalue la contribution directe du métier à la transition écologique et à la protection de l’environnement.
Impact écologique limité et non central au métier; difficile de le considérer comme un driver principal.
Mesure l’impact direct du métier sur la santé, l’inclusion, l’éducation ou l’accompagnement des personnes.
Impact social indirect (garde des données, sécurité, inclusion numérique) mais pas au cœur de la mission.
Indicateurs de performance et attractivité du métier Data engineer, calculés sur la base des données du marché de l'emploi en .
Score global
Mesure globale basée sur la demande, le salaire et les conditions de travail.
| Indicateur | Score (sur 10) |
|---|---|
| Attractivité globale | 8.3 |
| Tension du marché | 6.1 |
| Salaire | 8.8 |
| Conditions de travail | 7.5 |
- Tension du marché Data engineer
- Indice de demande pour ce métier en 2026.
- Salaire Data engineer
- Indique l'attractivité salariale pour ce métier en 2026.
- Conditions de travail Data engineer
- Qualité des conditions et de l'environnement de travail en 2026.
Impact numérique
Ce métier participe favorablement à la transition numérique.
Source : Analyse prédictive Vocaneo basée sur les données France Travail et INSEE, mises à jour en .
Quel est le marché de l'emploi pour le métier de Data engineer en 2026 ?
Cette section offre une synthèse de la tension sur le marché de l'emploi, vous permettant d'appréhender en un coup d'œil la dynamique entre offre et demande pour ce métier.
Demandeurs (12 mois)
Nombre de demandeurs au cours des 12 derniers mois.
2800
Offres (12 mois)
Nombre d'offres d'emploi sur les 12 derniers mois.
9790
Embauches (dernier trimestre)
Nombre d'embauches au cours du dernier trimestre.
330
Indicateur de tension France Travail
Indicateur de tension de la demande calculé par France Travail.
10 / 10
Indicateur de tension Vocaneo
Indicateur de tension du marché calculé en fonctions des statistiques du marché de l'emploi.
2 / 10
Indicateur de tension globale*
Moyenne de l'indicateur de tension France Travail et de Vocaneo.
6.1 / 10
* L'indice de tension mesure le ratio entre les demandeurs d'emploi et les offres collectées. Un score de 6.145/10 pour Data engineer reflète l'équilibre actuel du marché.
Quel est le salaire de Data engineer en 2026 ?
En , la rémunération d'un Data engineer s'établit généralement entre 2 094 € et 4 213 € brut mensuel. Ces données, basées sur les référentiels officiels, reflètent l'attractivité salariale du métier de Data engineer en France.
- Salaire Data engineer (1er décile)
- Plafond salarial observé parmi les offres les moins rémunérées (10 % du bas)
- 2094 €
- Salaire Data engineer (9e décile)
- Salaire d'entrée constaté dans les 10 % d'offres les mieux payées.
- 4213 €
- Score de salaire *
- Indice évaluant l'attractivité salariale.
- 8.8 / 10
* Un score élevé indique une attractivité salariale forte, traduisant des rémunérations élevées pour ce métier, tandis qu'un score faible suggère une attractivité plus modeste.
Quelles sont les conditions de travail pour le métier de Data engineer en 2026 ?
L'exercice du métier de Data engineer se caractérise par un environnement de travail dont l'indice de qualité est évalué à 7.5 /10. En , l'analyse des contraintes physiques et organisationnelles pour Data engineer montre un équilibre entre flexibilité et exigences opérationnelles.
- Score de conditions de travail * Data engineer
- Indice évaluant la qualité des conditions de travail pour ce métier.
- 7.5 / 10
* Un score élevé (proche de 10) signifie que les conditions de travail pour le métier de Data engineer sont jugées très favorables.
Source : Évaluation multicritères Vocaneo (Contexte de travail France Travail) mise à jour en 2026.
Horaires et durée du travail du métier Data engineer
- Condition :
- Travail selon un rythme irrégulier et des pics d'activité
Conditions de travail et risques professionnels du métier Data engineer
- Condition :
- Possibilité de télétravail
- Condition :
- Travail en mode projet
Statut d'emploi du métier Data engineer
- Condition :
- Salarié secteur privé (CDI, CDD)
- Condition :
- Salarié secteur public
- Condition :
- Travailleur indépendant
Comment devenir Data engineer en 2026 ?
Ce métier est accessible avec un diplôme de niveau Bac+5 , Master 2 en informatique, en data science ou en statistique, ou école d'ingénieur. Il est également accessible avec un niveau bac + 2 et une expérience professionnelle en développement et manipulation de données.
Score d'accessibilité*
Indice évaluant la facilité d'accès au métier.
6.1 / 10
* Un score élevé indique que ce métier est relativement accessible : les exigences en formation et en compétences sont modérées, facilitant ainsi l'accès pour un candidat. À l'inverse, un score faible suggère que le métier requiert un niveau de formation élevé et de nombreuses compétences spécifiques, ce qui le rend plus difficile d'accès.
Informations d'accès au métier
- Niveau d'étude minimal
- Bac +2 (BTS, DUT, DEUG)
- Expérience requise
- Junior (0 à 2 ans)
- Durée typique de formation
- 18 mois
- Niveau de technicité
- 4 / 5
- Reconversion courte possible ?
- Non*
*Une reconversion courte peut exister via des formations professionnelles ciblées (titres Bac+3 ou formations spécialisées). Cependant, le métier nécessite des compétences avancées en Big Data et programmation et généralement une expérience préalable; sans expérience significative, l’accès direct reste difficile et nécessite un parcours plus long ou multiple formations complémentaires.
Trouvez rapidement la bonne formation pour devenir Data engineer.
Notre outil analyse en continu les certifications et sessions disponibles pour te guider vers l'option la plus pertinente, sans perdre de temps.
Quelles sont les connaissances théoriques (savoirs) de Data engineer ?
- Expertises techniques
- Modèle informatique client-serveur
- Technologies HADOOP
- Expertises scientifiques
- Cryptologie
- Intelligence artificielle
- Logiciels, progiciels
- Business Intelligence (BI) - Informatique décisionnelle
- Déploiement de services cloud (cloud computing)
- Maîtrise d'un outil de gestion de flux (Kafka, Flink...)
- Programmation logicielle
- Système d'exploitation Linux
- Systèmes d'information de gestion
- Langages informatiques
- Java
- Programmation en Python
- Langues
- Anglais technique
- Méthodes, procédés, procédures
- Gestion des risques (Risk Management)
- Modélisation informatique
- Certifications
- Data engineer
- Master mention méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises (MIAGE)
- Mastère spécialisé expert big data engineer
Quelles sont les compétences techniques (savoir-faire) de Data engineer en 2026 ?
- Communiquer (niveau professionnel)
- Rédiger un article, un contenu éditorial
- Compétence Data engineer : Rédiger le contenu d'un support de communication
- Rédiger un cahier des charges, des spécifications techniques
- Compétence Data engineer : Rédiger des documents d'ingénierie (rédaction des spécifications fonctionnelles et livrables techniques des solutions)
- Concevoir des supports vidéo ou graphiques
- Produire une création numérique
- Compétence Data engineer : Concevoir et développer une solution digitale
- Expérimenter, piloter la recherche et l'innovation
- Analyser, résoudre un problème courant ou complexe
- Compétence Data engineer : Proposer des pistes d'amélioration des solutions
- Concevoir et animer une démarche d'innovation
- Compétence Data engineer : Animer une démarche agile et innovante
- Concevoir, développer, administrer un logiciel ou un SI
- Paramétrer un logiciel, un outil, un système numérique
- Compétence Data engineer : Paramétrer un logiciel métier et l'interfacer à d'autres applicatifs
- Développer un logiciel, un système d'informations, une application
- Compétence Data engineer : Développer une application en lien avec une base de données
- Déployer, intégrer un logiciel, un système d'informations, une application
- Compétence Data engineer : Sélectionner, assembler et intégrer des composants informatiques (progiciels, bases de données, développements spécifiques, ...)
- Développer les nouvelles technologies
- Intégrer des produits Data dans les processus métiers
- Compétence Data engineer : Intégrer des outils IA/Data Science
- Analyser et structurer des données, informations
- Gérer une base de données numériques
- Compétence Data engineer : Définir les solutions de stockage et de structuration des données
- Compétence Data engineer : Gérer et maitriser des bases de données (SQL/NoSQL)
- Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données
- Compétence Data engineer : Modéliser une base de données
- Assurer la maintenance technique
- Réaliser un diagnostic technique
- Compétence Data engineer : Piloter des opérations de tests informatiques
- Réaliser une opération de maintenance
- Compétence Data engineer : Assurer la maintenance préventive et les améliorations des infrastructures numériques
- Contrôler la production
- Contrôler le fonctionnement d'un équipement, d'une machine, d'une installation
- Compétence Data engineer : Surveiller le fonctionnement d'applicatifs et logiciels
- Analyser, prévenir les risques
- Evaluer, prévenir, et gérer les risques et la sécurité
- Compétence Data engineer : Anticiper les risques de cybersécurité
- Maîtriser les coûts, acheter
- Estimer les coûts et les délais d'une activité ou d'une prestation
- Compétence Data engineer : Anticiper des coûts
- Piloter un projet, une activité
- Mettre en oeuvre une stratégie, un plan d'actions
- Compétence Data engineer : Piloter le déploiement de solutions innovantes
- Piloter une activité
- Compétence Data engineer : Superviser, coordonner les réalisations ou développements informatiques (collaborateurs, sous-traitants)
- Piloter la gestion de la production, de l'exploitation
- Compétence Data engineer : Piloter le déploiement et l'intégration d'outils d'optimisation au sein des processus métiers
- Conduire une stratégie de développement
- Elaborer une stratégie de développement d'activité
- Compétence Data engineer : Mobiliser une vision stratégique et d'anticipation
- Collaborer et favoriser la collaboration
- Travailler en groupe, en réseau
- Compétence Data engineer : Collaborer dans un groupe pour réaliser un projet
- Communiquer à l'oral
- Communiquer à l'oral en milieu professionnel
- Compétence Data engineer : Utiliser l'anglais en contexte professionnel
- Argumenter
- Convaincre, négocier
- Compétence Data engineer : Convaincre en argumentant avec un ou plusieurs interlocuteurs
- Respecter les règles
- Respecter des règles, des consignes, normes et procédures opérationnelles
- Compétence Data engineer : Adapter les méthodes de travail à la réglementation locale
Source : France travail, Base de données CertifInfo et France Compétences, mise à jour en 2026.
Quel est le profil psychométrique idéal pour devenir Data engineer ?
Profil d'intérêts professionnels (RIASEC) pour le métier de Data engineer
Le profil d'intérêt type pour exercer le métier de Data engineer
Le test RIASEC identifie les dominantes d’intérêts professionnels à travers six types. Ces scores permettent de cerner les types d'activités et de contextes de travail privilégiés dans ce métier, offrant une meilleure compréhension des environnements dans lesquels il s’épanouit.
Les personnes investigatrices sont curieuses et analytiques. Elles aiment résoudre des problèmes complexes et travailler sur des projets impliquant des idées abstraites. Ces personnes sont attirées par les domaines de la recherche, des sciences, de la technologie et des mathématiques.
- Analyse approfondie des données pour en extraire des insights.
- Résolution de problèmes complexes liées aux données.
- Recherche de méthodes innovantes pour améliorer le traitement des données.
Les personnes réalistes aiment les activités concrètes, physiques ou manuelles. Elles apprécient les environnements pratiques et structurés, et préfèrent travailler avec leurs mains, des outils ou des machines. Elles sont attirées par les métiers liés à la nature, la mécanique, le bâtiment et le travail en extérieur.
- Manipulation et traitement de données massives.
- Mise en place de solutions techniques et industrielles.
- Travail avec des outils et technologies de Big Data.
Les personnes conventionnelles préfèrent les tâches organisées, précises et répétitives. Elles aiment suivre des procédures et travailler avec des données ou des informations structurées. Elles sont attirées par les métiers de l'administration, de la comptabilité, de la gestion des documents ou du secrétariat.
- Respect des normes de sécurité et de gestion des données.
- Processus rigoureux de documentation et de reporting.
Les personnes entreprenantes aiment diriger, convaincre et prendre des décisions. Elles apprécient les environnements compétitifs et les responsabilités. Elles sont attirées par les métiers liés à la gestion, à l'entrepreneuriat, aux affaires, à la politique et à la vente.
- Initiative requise pour déployer des solutions techniques.
- Peut influencer des décisions stratégiques basées sur des analyses de données.
Les personnes sociales aiment aider les autres, travailler en équipe et établir des relations humaines. Elles apprécient les métiers basés sur l’interaction, la pédagogie, la communication et l'entraide, tels que ceux de l’enseignement, de la santé ou du travail social.
- Collaborations avec des équipes métier.
- Interaction limitée avec le grand public ou des clients.
Les personnes artistiques sont créatives, originales et sensibles aux formes, aux sons et aux émotions. Elles aiment les activités qui leur permettent d'exprimer leur imagination et leur créativité, comme la peinture, la musique, l'écriture, le design ou le théâtre.
- Créativité limitée dans l'aspect visuel des données.
- Peu d'expressions artistiques requises dans le développement des solutions.
Scores de personnalité Big Five (OCEAN) pour le métier de Data engineer
La personnalité type pour exercer le métier de Data engineer
Le test de personnalité Big Five (OCEAN) évalue cinq grands traits de personnalité. Ces scores offrent une compréhension approfondie des caractéristiques psychologiques associées à ce métier, mettant en lumière les traits de personnalité les plus valorisés dans l'exercice de cette profession.
La conscience reflète le degré d'organisation, de rigueur et de responsabilité d'une personne. Ceux qui obtiennent un score élevé sont souvent méthodiques, disciplinés et fiables. Ils planifient leurs activités et s'efforcent de respecter leurs engagements. À l'inverse, un score faible peut indiquer un comportement spontané, parfois désorganisé ou distrait, préférant agir selon l'instant plutôt que de suivre un plan strict.
- Une forte rigueur est nécessaire pour garantir la qualité et la fiabilité des données, ainsi qu'une grande attention aux détails dans la mise en place des systèmes et processus.
L'ouverture à l'expérience décrit la propension d'une personne à rechercher la nouveauté, à être curieuse et imaginative. Les personnes ayant un score élevé dans cette dimension sont souvent créatives, curieuses et ouvertes aux idées nouvelles. Elles apprécient l'art, les expériences inédites et la réflexion profonde. À l'inverse, les personnes ayant un score faible préfèrent la routine, les choses concrètes et sont moins enclines à l'introspection.
- Le métier de data engineer nécessite une ouverture à de nouvelles technologies et outils, ainsi qu'un intérêt pour l'innovation dans le traitement des données.
L'agréabilité mesure la tendance d'une personne à être compatissante, coopérative et bienveillante envers autrui. Les personnes agréables sont souvent empathiques, prêtes à aider et cherchent à éviter les conflits. À l'inverse, un score faible peut indiquer une personnalité plus franche, directe et parfois compétitive, accordant plus d'importance à leurs besoins qu'à ceux des autres.
- Travailler en équipe et assurer une communication efficace avec d'autres départements sont essentiels, rendant l'empathie et la coopération importants dans ce rôle.
L'extraversion décrit le degré d'énergie sociale d'une personne et son besoin d'interactions avec les autres. Les individus extravertis sont souvent sociables, expressifs et aiment être entourés. Ils tirent leur énergie des échanges sociaux. À l'inverse, un score faible dans cette dimension reflète une préférence pour la solitude, l'introspection et des interactions sociales plus limitées.
- Une certaine sociabilité est bénéfique, notamment pour collaborer avec des équipes multidisciplinaires, bien que le travail puisse aussi impliquer une part significative d'activités individuelles.
Le névrosisme reflète la stabilité émotionnelle et la propension d'une personne à ressentir des émotions négatives comme l'anxiété, la colère ou la dépression. Les individus ayant un score élevé dans cette dimension peuvent être plus sensibles au stress, avoir des sautes d'humeur et se sentir facilement dépassés par les événements. À l'inverse, un score faible indique une personne calme, résiliente et peu encline à ressentir des émotions négatives de manière prolongée.
- Un certain degré de stabilité émotionnelle est préférable, mais le stress est généralement modéré dans ce métier avec un environnement de travail structurel.
Scores de valeurs universelles (SVS) pour le métier de Data engineer
Le profil de valeurs type pour exercer le métier de Data engineer
Le test des valeurs universelles (SVS) mesure l'importance relative de différentes valeurs fondamentales associées à ce métier. Ces scores permettent de mieux comprendre les dimensions éthiques et culturelles du métier, offrant ainsi un aperçu de l'environnement de travail et des priorités professionnelles qui y sont associées.
La stimulation reflète le besoin d'excitation, de nouveauté et de défis. Les individus ayant un score élevé recherchent l'aventure et aiment sortir de leur zone de confort. Ils sont attirés par les expériences inédites et les changements fréquents. À l'inverse, un score faible peut indiquer une préférence pour la stabilité, la routine et un mode de vie prévisible.
- Le métier de Data engineer est en constante évolution avec de nouvelles technologies et défis.
- La diversité des tâches et la nécessité d'apprentissage continu font de la stimulation une valeur centrale.
La réussite représente le désir de se distinguer et de démontrer ses compétences. Les individus avec un score élevé recherchent l'excellence personnelle et le succès dans ce qu'ils entreprennent. Ils sont motivés par la reconnaissance de leurs réalisations. Un score faible peut indiquer une moindre préoccupation pour la compétition ou le succès social.
- Les Data engineers sont souvent jugés sur leur capacité à résoudre des problèmes complexes et à réaliser des projets de données réussis.
- La recherche de succès et de reconnaissance est importante dans ce métier, surtout lorsqu'il s'agit de livrer des solutions de données innovantes.
L'autonomie met en avant l'importance de la liberté de pensée et d'action. Les personnes autonomes privilégient la créativité, l'indépendance et la prise de décision personnelle. Elles cherchent à façonner leur propre destin selon leurs valeurs. Un score faible peut indiquer une plus grande conformité aux règles et aux attentes sociales.
- Les Data engineers doivent souvent faire preuve d'autonomie dans la gestion de leurs projets.
- La liberté d'action est significative, bien qu'elle puisse dépendre des structures d'encadrement de l'entreprise.
La sécurité représente le besoin de stabilité, de sûreté et de protection. Les personnes ayant un score élevé valorisent un environnement prévisible et sécurisant, tant sur le plan personnel que social. Elles cherchent à éviter les risques et les incertitudes. Un score faible peut refléter une tolérance plus élevée à l'imprévu et un mode de vie plus aventureux.
- La sécurité des données et la stabilité de l'emploi sont critiques dans ce domaine, surtout dans les entreprises gouvernementales ou financières.
- L'environnement de travail est généralement sécurisé, et la sécurité des données est une priorité.
Le pouvoir reflète le désir de contrôle, de domination et de statut social élevé. Les personnes ayant un score élevé dans cette dimension cherchent à influencer les autres et à maintenir leur position d'autorité. Elles accordent une grande importance à la reconnaissance et aux privilèges. À l'inverse, un score faible peut indiquer un désintérêt pour l’autorité et une préférence pour l'égalité entre tous.
- Le métier de Data engineer peut impliquer un certain degré d'autorité dans les projets de données, mais cela dépend souvent de la hiérarchie de l'entreprise et du rôle spécifique.
- Il peut y avoir des opportunités de prendre le contrôle sur la gestion des données, mais cela n'est pas central au métier.
L'hédonisme exprime la recherche du plaisir et du bien-être personnel. Les personnes hédonistes apprécient la gratification immédiate et les expériences plaisantes, telles que les loisirs et le divertissement. Un score faible peut refléter un mode de vie plus austère ou une tendance à privilégier le devoir et les responsabilités sur le plaisir.
- Le travail de Data engineer peut être agréable, surtout quand les projets sont stimulants.
- Cependant, les plaisirs immédiats liés à cette position peuvent ne pas être aussi prononcés que dans d'autres métiers plus créatifs.
L'universalisme reflète l'engagement en faveur de l'égalité, de la tolérance et du respect pour tous les êtres vivants. Les individus ayant un score élevé dans cette dimension sont préoccupés par le bien-être de l'humanité et de l'environnement. Ils prônent l'ouverture d'esprit et la justice sociale. Un score faible peut indiquer une préoccupation moindre pour les enjeux globaux ou les différences culturelles.
- Les enjeux de l'analyse de données peuvent inclure des considérations éthiques et sociales, mais ce n'est pas l'aspect le plus central du métier.
- Il existe un potentiel pour intégrer des solutions qui aient un impact positif sur la société.
La conformité reflète l'adhésion aux normes sociales et le respect des règles établies pour maintenir l'ordre social. Les personnes conformistes évitent les comportements qui pourraient perturber l'harmonie collective. À l'inverse, un score faible peut indiquer une tendance à remettre en question les règles et à agir selon ses propres convictions, même si cela implique de défier l'autorité.
- Le métier nécessite souvent de respecter des normes et des protocoles de qualité, mais il y a également de l'espace pour l'innovation.
- La conformité est importante, mais pas au détriment de la créativité et de la résolution de problèmes.
La bienveillance représente le souci du bien-être des proches et la volonté d'entretenir des relations harmonieuses. Les personnes bienveillantes sont prêtes à aider, à soutenir et à protéger leurs proches. Un score faible peut refléter une approche plus individualiste ou une priorité donnée à ses propres besoins plutôt qu'à ceux des autres.
- Bien que le travail d'équipe soit souvent nécessaire, l'altruisme n'est pas toujours au cœur des responsabilités d'un Data engineer.
- Les interactions humaines peuvent être moins fréquentes par rapport à d'autres métiers orientés vers le client.
La tradition exprime l'attachement aux coutumes, aux croyances et aux pratiques culturelles ou religieuses transmises de génération en génération. Les personnes ayant un score élevé respectent les valeurs héritées du passé et cherchent à préserver ces traditions. Un score faible peut indiquer une ouverture au changement et une préférence pour l'innovation par rapport aux conventions établies.
- Les Data engineers s'attaquent principalement à des défis techniques modernes, et l'accent sur les traditions peut être faible dans leur travail quotidien.
- Il peut y avoir un respect pour les pratiques établies, mais ce n'est généralement pas un facteur clé.
Quels sont les centres d'intérêt liés au métier de Data engineer ?
- Le métier de Data engineer est associé à l'intérêt : J'aime manier les chiffres
- Le métier de Data engineer est associé à l'intérêt : Je suis passionné / passionnée par les nouvelles technologies
Comment appelle-t-on aussi le métier de Data engineer en 2026 ?
Le poste de Data engineer est également répertorié sous les intitulés et variantes suivants :
- Data engineer est également connu sous le nom de : Analyste qualité des données
- Data engineer est également connu sous le nom de : Analyste scientifique des données
- Data engineer est également connu sous le nom de : Architecte big data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Architecte de données informatiques
- Data engineer est également connu sous le nom de : Big data engineer
- Data engineer est également connu sous le nom de : Data manager
- Data engineer est également connu sous le nom de : Développeur / Développeuse Big Data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Développeur / Développeuse data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Docteur big data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Expert / Experte big data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Expert / Experte technique big data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Ingénieur / Ingénieure big data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Ingénieur / Ingénieure Data Visualisation
- Data engineer est également connu sous le nom de : Ingénieur / Ingénieure dataviz
- Data engineer est également connu sous le nom de : Ingénieur / Ingénieure données
- Data engineer est également connu sous le nom de : Ingénieur / Ingénieure en développement big data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Responsable architecture conception data
- Data engineer est également connu sous le nom de : Responsable big data
| Attribut | Détails sémantiques pour Data engineer |
|---|---|
| Intitulés alternatifs | Analyste qualité des données, Analyste scientifique des données, Architecte big data, Architecte de données informatiques, Big data engineer, Data manager, Développeur / Développeuse Big Data, Développeur / Développeuse data, Docteur big data, Expert / Experte big data, Expert / Experte technique big data, Ingénieur / Ingénieure big data, Ingénieur / Ingénieure Data Visualisation, Ingénieur / Ingénieure dataviz, Ingénieur / Ingénieure données, Ingénieur / Ingénieure en développement big data, Responsable architecture conception data, Responsable big data |
| Centres d'intérêt | J'aime manier les chiffres, Je suis passionné / passionnée par les nouvelles technologies |
Source des synonymes et intérêts : Référentiel officiel ROME 4.0 (France Travail) et base de données Vocaneo mise à jour en 2026.