Ingénieur data : compétences

Compétences essentielles

• SQL — Les employeurs peuvent évaluer votre capacité à écrire des requêtes, à joindre des tables et à optimiser leur exécution lors d’un test technique.
• Programmation — Ils peuvent vous demander de lire ou d’écrire du code, souvent en Python ou dans un autre langage utilisé pour traiter des données.
• Modélisation des données — Ils peuvent vous faire expliquer comment organiser les données pour répondre aux besoins d’analyse et de reporting.
• Pipelines de données — Ils peuvent examiner votre expérience de la collecte, de la transformation et du transfert de données entre systèmes.
• Bases de données — Ils peuvent vérifier votre connaissance des bases relationnelles et, selon le poste, des bases non relationnelles.
• Qualité et fiabilité des données — Ils peuvent vous demander comment repérer les erreurs, gérer les valeurs manquantes et vérifier les résultats d’un pipeline.

Compétences techniques et spécialisées

• Services infonuagiques — Ils peuvent vous interroger sur votre utilisation des services de données d’un fournisseur infonuagique et sur les choix faits dans un projet.
• Traitement distribué — Ils peuvent évaluer votre compréhension d’outils comme Spark ou de méthodes permettant de traiter de grands volumes de données.
• Orchestration des flux — Ils peuvent vous demander comment planifier, surveiller et relancer des tâches automatisées.
• Entrepôts de données et lacs de données — Ils peuvent vous faire comparer ces architectures et expliquer celle qui convient à un cas donné.
• Contrôle de version et tests — Ils peuvent examiner votre manière de gérer les changements de code et de tester les transformations de données.
• Sécurité et gouvernance — Ils peuvent vérifier si vous savez gérer les accès, protéger les données sensibles et documenter leur origine.

Compétences relationnelles

• Communication — Les employeurs peuvent vous demander d’expliquer un choix technique à une personne non spécialiste.
• Résolution de problèmes — Ils peuvent vous présenter une panne ou des données incohérentes et vous demander comment enquêter.
• Collaboration — Ils peuvent vous questionner sur votre façon de travailler avec les équipes d’analyse, de produit ou de développement.
• Sens des priorités — Ils peuvent vous demander comment vous arbitreriez entre plusieurs demandes ou incidents.
• Attention aux détails — Ils peuvent évaluer votre rigueur à travers un exercice de code, une revue de données ou la discussion d’un projet.

Comment présenter ces compétences sur votre CV

• « Conçu un pipeline de données en Python et SQL, avec des contrôles pour repérer les erreurs de format et les doublons. »
• « Modélisé des tables pour faciliter les analyses et documenté les transformations ainsi que les règles métier. »
• « Automatisé l’exécution de tâches de traitement et ajouté des tests pour vérifier la qualité des données produites. »

Comment développer ces compétences

• Renforcez vos bases en SQL et en programmation avec des exercices portant sur des données réelles ou ouvertes.
• Construisez un projet de bout en bout : collecte, transformation, stockage, contrôles qualité et documentation.
• Entraînez-vous à expliquer vos choix techniques, les problèmes rencontrés et les compromis adoptés.
• Apprenez les outils demandés dans les offres qui vous intéressent, en commençant par les besoins les plus récurrents.
• Demandez des retours sur votre code et votre documentation, puis améliorez votre projet en fonction de ces commentaires.