En 2025, le Data Scientist gagne généralement 5-10% de plus que le Data Engineer au même niveau d'expérience, notamment grâce à une demande très forte pour les compétences en machine learning et modélisation statistique.
Data Scientist : Salaires plus élevés (+5-10%), mais marché plus compétitif. Profil recherché : stats/math + ML + business.
Data Engineer : Salaires légèrement inférieurs, mais demande très forte et croissance stable. Profil recherché : infra + pipelines + cloud.
| Critère | Data Engineer | Data Scientist |
|---|---|---|
| Salaire junior (0-2 ans) | 3 800€ net/mois | 4 200€ net/mois |
| Salaire intermédiaire (2-5 ans) | 5 200€ net/mois | 5 800€ net/mois |
| Salaire senior (5-8 ans) | 6 800€ net/mois | 7 500€ net/mois |
| Salaire expert (8+ ans) | 8 500€ net/mois | 9 000€ net/mois |
| Demande marché | 🟢 Très forte | 🟢 Très forte |
| Croissance salariale | +85% (junior → expert) | +114% (junior → expert) |
| Niveau | Data Engineer net/mois | Data Engineer brut/mois | Data Scientist net/mois | Data Scientist brut/mois | Écart |
|---|---|---|---|---|---|
| Junior (0-2 ans) | 3 800€ | 4 935€ | 4 200€ | 5 455€ | +400€ (+10,5%) |
| Intermédiaire (2-5 ans) | 5 200€ | 6 753€ | 5 800€ | 7 529€ | +600€ (+11,5%) |
| Senior (5-8 ans) | 6 800€ | 8 831€ | 7 500€ | 9 740€ | +700€ (+10,3%) |
| Expert (8+ ans) | 8 500€ | 11 039€ | 9 000€ | 11 688€ | +500€ (+5,9%) |
L'écart se resserre avec l'expérience : à 8+ ans, les Data Engineers seniors en architecture cloud peuvent atteindre ou dépasser les Data Scientists. Les niches (MLOps, streaming temps réel) font la différence.
| Aspect | Data Engineer | Data Scientist |
|---|---|---|
| Focus principal | Infrastructure, pipelines, données brutes | Modèles, analyses, insights business |
| Proximité technique | 🟢 Très proche (DevOps, cloud) | 🟡 Moyenne (stats, algorithmes) |
| Proximité métier | 🟡 Moyenne (compréhension besoins) | 🟢 Très proche (résultats business) |
| Code production | 🟢 Beaucoup (pipelines, infra as code) | 🟡 Modéré (modèles, notebooks) |
| Astreintes/run | 🟡 Possible (pipelines critiques) | 🟢 Rare (développement orienté) |
Python, SQL, cloud (AWS/GCP/Azure), bases de données relationnelles, Git, Linux. La base commune facilite les transitions entre les deux métiers.
Les Data Engineers ont souvent plus d'opportunités de leadership technique (architecture, équipes). Les Data Scientists peuvent évoluer vers des rôles plus business/stratégiques. Les profils hybrides (ML Engineer, MLOps) sont très recherchés.
Le MLOps Engineer combine les deux : infrastructure (Data Engineer) + déploiement de modèles ML (Data Scientist). Salaires très compétitifs (+20-30% vs spécialistes purs) et demande croissante.
Data Scientist gagne généralement 5-10% de plus que Data Engineer au même niveau, surtout en début de carrière. L'écart se resserre avec l'expérience : à 8+ ans, un Data Engineer expert en architecture cloud peut atteindre ou dépasser un Data Scientist.
Les niches comptent : MLOps Engineer, Data Engineer streaming (Kafka), Data Scientist finance → salaires très compétitifs.
Oui, transition très réalisable en 6-12 mois avec formation ciblée.
Vous avez déjà Python et SQL. Il faut renforcer : statistiques, ML (cours, projets Kaggle), modélisation. Transition interne possible en proposant des projets ML dans votre entreprise.
Les deux ont une demande très forte, mais avec des profils différents.
Data Engineer : Plus de postes "run" (infrastructure, pipelines critiques). Demande stable, moins de concurrence que Data Scientist.
Data Scientist : Plus de postes "development" (modèles, analyses). Marché plus compétitif mais offre aussi plus diversifiée (analytics, ML, recherche).
Formation de base similaire : École d'ingénieur informatique, Master data science, bootcamps spécialisés.
Data Engineer : Spécialisation infra/cloud recommandée (certifications AWS/GCP).
Data Scientist : Spécialisation stats/ML recommandée (cours en ligne, projets pratiques).
Les deux bénéficient de projets personnels et de contributions open source pour le portfolio.
Oui, souvent +20-30% par rapport aux spécialistes purs.
Les profils MLOps (qui combinent infrastructure data + déploiement modèles ML) sont très recherchés et mieux rémunérés, car ils couvrent toute la chaîne de valeur data.
Consultez nos guides détaillés pour chaque métier :