Recruter un Data Engineer (plateforme IA)
Construit les flux et les entrepôts de données qui alimentent les modèles.
Cartographie du métier
Ce que fait réellement un Data Engineer (plateforme IA) au quotidien.
- Concevoir et maintenir les pipelines d'ingestion et de transformation
- Modéliser l'entrepôt de données et garantir la qualité (tests, contrats de données)
- Alimenter les cas d'usage IA : jeux d'entraînement, features, données temps réel
- Optimiser les coûts de stockage et de traitement
- Documenter et gouverner l'accès aux données (RGPD, cloisonnement)
Niveaux de séniorité
| Niveau | Signaux à repérer |
|---|---|
| Junior (0-2 ans) | SQL solide, Python, a contribué à des pipelines existants. |
| Confirmé (3-5 ans) | Conçoit un pipeline de bout en bout, orchestration, tests de qualité. |
| Senior (6-9 ans) | Architecture de plateforme, choix d'outils, gouvernance. |
| Lead / Architecte (10 ans et +) | Stratégie data de l'entreprise, arbitrages structurants. |
Environnements de travail typiques
- Scale-up avec forte volumétrie et besoins temps réel
- Grand groupe en migration cloud, existant legacy important
- ESN spécialisée data : missions clients successives
- Startup : le data engineer est aussi analyste et parfois MLOps
Diplômes, certifications et conformité
Ce qui est un vrai prérequis, ce qui n'est qu'un atout, et ce qui est vérifiable.
École d'ingénieur ou Master informatique
Fréquent, non obligatoire
Vérifiable : Oui
Certifications (Google Professional Data Engineer, AWS Data Analytics, Databricks, Snowflake, dbt)
Fort atout, souvent exigé par les clients grands comptes
Vérifiable : Badge vérifiable
Expérience Airflow / Spark
Prérequis technique fréquent
Vérifiable : Détail des projets en entretien
Aucune conformité réglementaire d'exercice
Métier non réglementé
Vérifiable : —
Ce que contient le module complet
- 1
Préparer le brief de poste
Objectif pédagogique : Identifier avec le client les critères réellement discriminants du poste et écarter les exigences décoratives.
25 min · contenu, mise en pratique et évaluation - 2
Sourcer et qualifier les premiers profils
Objectif pédagogique : Construire une recherche pertinente et mener une qualification initiale crédible en 15 minutes.
25 min · contenu, mise en pratique et évaluation - 3
Poser les bonnes questions métier
Objectif pédagogique : Évaluer la crédibilité technique d'un candidat sans être soi-même expert du domaine.
30 min · contenu, mise en pratique et évaluation - 4
Évaluer les soft skills et l'adéquation
Objectif pédagogique : Apprécier la collaboration, la communication et l'adéquation au contexte du client.
20 min · contenu, mise en pratique et évaluation - 5
Synthétiser et défendre le profil
Objectif pédagogique : Argumenter une recommandation devant le client avec des preuves et des réserves assumées.
20 min · contenu, mise en pratique et évaluation
Recherches booléennes
4 chaînes prêtes à copier-coller (LinkedIn, Google X-Ray, communautés).
("Data Engineer" OR "Ingénieur Data") AND (Spark OR Airflow …
Réservé aux abonnés
Grille de rémunération
4 niveaux d'expérience, Île-de-France et régions.
Junior : 42-52 k€
Réservé aux abonnés
Questions d'entretien
5 questions avec ce qu'il faut écouter et les signaux d'alerte.
Décrivez un pipeline que vous avez construit, de la source à l'usage final.
Réservé aux abonnés