Collecte de données : Extraction de données à partir de diverses sources, qu’il s’agisse de bases de données, de fichiers, de flux de données en temps réel.

Nettoyage et transformation des données : Nettoyage, filtrage, enrichissement et transformation des données pour les préparer à l’analyse. Cela peut inclure le traitement des données manquantes, la normalisation, la conversion de formats, etc.

Conception de pipelines de données : Création de pipelines de données pour automatiser le flux de données, y compris la gestion des dépendances entre les différentes étapes du pipeline.

Stockage des données : Choix de la solution de stockage adaptée aux besoins, que ce soit Google Cloud Storage, Bigtable, BigQuery ou d’autres services GCP.

Intégration de données : Intégration de données dans les entrepôts de données, les entrepôts de données en colonnes, les bases de données NoSQL ou les data lakes.

Gestion de la qualité des données : Mise en place de contrôles de qualité des données pour garantir l’intégrité et la qualité des données.

Sécurité des données : Mise en place de mesures de sécurité pour protéger les données sensibles, notamment l’accès aux données, la gestion des identités et des accès, le chiffrement, etc.

Optimisation des performances : Surveillance et optimisation des performances des pipelines de données pour assurer une réponse rapide aux requêtes et une utilisation efficace des ressources.

Documentation : Documentation des pipelines de données, des schémas de données et des processus pour faciliter la compréhension et la collaboration.

Automatisation : Automatisation des processus d’ETL (Extract, Transform, Load) pour minimiser l’intervention manuelle.

Collaboration : Collaboration avec les data scientists, les analystes et d’autres membres de l’équipe pour comprendre leurs besoins et garantir que les données sont prêtes pour l’analyse.

Surveillance : Surveillance constante des pipelines de données pour détecter et résoudre les problèmes potentiels.

Évolutivité : Conception de pipelines de données évolutifs capables de gérer une croissance des volumes de données.


Cette liste de missions n’est pas exhaustive et est susceptible d’évoluer.

Maîtrise de GCP : Une connaissance approfondie des services et des outils de GCP est essentielle pour concevoir et implémenter des solutions d’ingénierie des données.

Traitement des données en temps réel : Capacité à concevoir et mettre en œuvre des pipelines de données en temps réel, en utilisant des services tels que Dataflow ou Pub/Sub.

Traitement des données en batch : Compétence dans la création de flux de traitement de données par lots avec des outils comme Dataprep, Dataprep, et BigQuery.

Langages de programmation : Maîtrise de langages de programmation tels que Python, Java, ou Go pour le développement de scripts et d’applications.

Bases de données : Connaissance des bases de données NoSQL (Cloud Bigtable, Firestore) et SQL (BigQuery, Cloud SQL) pour le stockage et la récupération de données.

Sécurité des données : Compréhension des meilleures pratiques de sécurité des données, y compris la gestion des autorisations, le chiffrement et la conformité.

Outils d’orchestration : Capacité à utiliser des outils d’orchestration tels que Cloud Composer ou Cloud Dataflow pour gérer les pipelines de données.

Problème-solving : Aptitude à résoudre des problèmes complexes liés à la collecte, au traitement et au stockage de données, ainsi qu’à optimiser les performances des pipelines de données.