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En tête à tête avec nos Data Engineers

Découvrez notre nouvelle série de mini-vidéo de témoignages collaborateurs En tête à tête.
On commence avec nos Data Engineers qui nous expliquent en 3 épisodes.

Episode 1 : En quoi consiste leur métier ?

Episode 2 : Ce qu'ils aiment dans leur métier

Episode 3 : Pourquoi ils ont choisi DecideOm pour faire leur métier ?

Le métier de Data Ingénieur est devenu essentiel dans l’ère de la transformation numérique. Les entreprises génèrent et collectent une quantité massive de données, et il incombe aux Data Ingénieurs de les exploiter de manière efficace pour prendre des décisions éclairées.
Le rôle principal d’un Data Ingénieur est de concevoir, développer et maintenir l’infrastructure et les systèmes nécessaires pour collecter, stocker et traiter les données. Cela implique souvent de travailler en étroite collaboration avec les Data Scientists, les Analystes de données et les autres membres de l’équipe Data pour comprendre leurs besoins et mettre en place des pipelines de données robustes et fiables.
Les compétences techniques clés d’un Data Ingénieur comprennent la maîtrise des langages de programmation tels que Python, R ou SQL, ainsi que des connaissances approfondies en bases de données, en traitement des données et en intégration de systèmes. Ils doivent également être familiers avec les outils et les plateformes de gestion des données telles que Hadoop, Spark, et les bases de données NoSQL.
Un autre aspect important du métier de Data Ingénieur est la compréhension des problématiques liées à la sécurité et à la confidentialité des données. Ils doivent s’assurer que les données sont protégées et conformes aux réglementations en vigueur, tout en garantissant leur accessibilité aux équipes qui en ont besoin.
En tant que professionnels de l’analyse des données, les Data Ingénieurs jouent un rôle clé dans l’optimisation des processus et l’amélioration de la performance des entreprises. Leurs contributions permettent de transformer les données brutes en informations exploitables, d’automatiser les flux de travail et de faciliter la prise de décisions basées sur des données objectives.