Salaire Ingénieur Big Data 2025 : 3 800€ Junior vs 8 500€ Expert Senior

Revenus nets mensuels moyens. Données tech companies, banques, cabinets conseil 2024.

102k€

Senior/an net

+124%

Senior vs junior

+95%

Lead architect

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Comparatif revenus par expérience et secteur

Niveau/Grade	Tech/Startup	Banque/Finance	Conseil/ESN	Grande entreprise
Data Engineer Junior	3 600-4 200€	3 800-4 400€	3 400-4 000€	3 700-4 300€
Data Engineer 3-5 ans	4 200-5 200€	4 400-5 400€	4 000-5 000€	4 300-5 300€
Senior Data Engineer	5 200-6 800€	5 400-7 000€	5 000-6 500€	5 300-6 900€
Lead Data Engineer	6 800-8 500€	7 000-8 800€	6 500-8 200€	6 900-8 600€
Principal/Architect	8 500-11 000€	8 800-11 500€	8 200-10 500€	8 600-11 200€

Sources : GAFAM, scale-ups tech, institutions financières, Big 4 2024

Missions et responsabilités

Architecture data : Design systèmes scalables
Pipelines ETL/ELT : Ingestion, transformation
Data lakes : Construction, maintenance
Streaming : Real-time processing
Optimisation : Performance, coûts
Data quality : Validation, monitoring
Infrastructure : Clusters, orchestration
DataOps : CI/CD, automation

Technologies et frameworks big data

Apache Spark : Processing distribué, Scala/PySpark
Hadoop ecosystem : HDFS, MapReduce, YARN
Apache Kafka : Streaming, event-driven
Apache Flink : Stream processing
Apache Airflow : Workflow orchestration
Databricks : Unified analytics platform
Elasticsearch : Search, analytics
Apache Beam : Unified batch/stream

Plateformes cloud et services

AWS : EMR, Kinesis, Glue, Redshift
Google Cloud : Dataflow, BigQuery, Dataproc
Azure : Synapse, Data Factory, HDInsight
Snowflake : Cloud data warehouse
Confluent : Managed Kafka
MongoDB Atlas : NoSQL cloud
Elastic Cloud : Managed Elasticsearch
Multi-cloud : Stratégies hybrides

Langages de programmation

Python : PySpark, pandas, scripting
Scala : Spark native, functional
Java : Hadoop, enterprise apps
SQL : Queries complexes, optimisation
Shell/Bash : Automation, scripting
R : Statistical computing
Go : System programming
Rust : Performance critical

Bases de données et stockage

NoSQL : Cassandra, MongoDB, DynamoDB
Time series : InfluxDB, TimescaleDB
Graph : Neo4j, Amazon Neptune
Columnar : HBase, Bigtable
Object storage : S3, Azure Blob, GCS
Data warehouse : Redshift, BigQuery
OLAP : Druid, ClickHouse
Cache : Redis, Memcached

Data pipelines et orchestration

Batch processing : Spark jobs, Hadoop
Stream processing : Kafka Streams, Flink
ETL/ELT : Design patterns, best practices
Data ingestion : APIs, files, databases
CDC : Change data capture
Orchestration : Airflow, Dagster, Prefect
Monitoring : Pipeline health, alerts
Error handling : Retry, dead letter queues

Real-time et streaming

Event streaming : Kafka, Pulsar, Kinesis
Stream processing : Flink, Storm, Samza
Complex event processing : CEP patterns
Lambda architecture : Batch + stream layers
Kappa architecture : Stream-only processing
Micro-batching : Spark Streaming
Exactly-once : Delivery guarantees
Windowing : Time, session windows

Modélisation et architecture

Data mesh : Decentralized architecture
Data lakehouse : Delta Lake, Iceberg
Medallion architecture : Bronze, Silver, Gold
Star schema : Dimensional modeling
Data vault : Enterprise modeling
Event sourcing : Event-driven design
CQRS : Command query separation
Schema evolution : Avro, Protobuf

ML Engineering et MLOps

Feature engineering : Feature stores
Model training : Distributed training
MLflow : ML lifecycle management
Kubeflow : ML workflows Kubernetes
Model serving : REST APIs, streaming
A/B testing : Model experiments
Monitoring : Model drift, performance
AutoML : Automated pipelines

DataOps et infrastructure

Infrastructure as Code : Terraform, Pulumi
Containers : Docker, Kubernetes
CI/CD : Jenkins, GitLab CI
Version control : Git, DVC
Monitoring : Prometheus, Grafana
Logging : ELK stack, Splunk
Security : Encryption, IAM, secrets
Cost optimization : FinOps practices

Gouvernance et qualité données

Data quality : Great Expectations, Deequ
Data catalog : Apache Atlas, DataHub
Lineage : Data flow tracking
Metadata : Management, discovery
Privacy : GDPR, anonymization
Access control : RBAC, ABAC
Audit : Compliance, logging
Master data : MDM solutions

Optimisation et performance

Query optimization : Execution plans
Indexing : Strategies, partitioning
Caching : Multi-layer caching
Compression : Parquet, ORC, Avro
Resource management : YARN, Kubernetes
Auto-scaling : Dynamic clusters
Cost optimization : Spot instances, reserved
Benchmarking : TPC-DS, custom

Secteurs et cas d'usage

E-commerce : Recommandations, analytics
Finance : Fraud detection, risk
AdTech : RTB, attribution
Gaming : Player analytics, matchmaking
IoT : Sensor data, edge computing
Healthcare : Genomics, patient data
Telecom : Network analytics, CDR
Retail : Supply chain, inventory

Architectures modernes

Lakehouse : Unified batch/stream/ML
Data mesh : Domain-oriented
Event-driven : Event streaming backbone
Serverless : Lambda, Functions
Edge computing : IoT edge processing
Federated learning : Distributed ML
Multi-cloud : Vendor agnostic
Zero-ETL : Direct integrations

Certifications valorisées

AWS Big Data : Specialty certification
GCP Data Engineer : Professional cert
Azure Data Engineer : DP-203 associate
Databricks : Spark certification
Confluent : Kafka developer
Cloudera : CCA Spark/Hadoop
MongoDB : Developer certification
Elastic : Engineer certification

Soft skills essentielles

Problem solving : Complexité, scale
Communication : Technical/non-technical
Architecture thinking : System design
Collaboration : Cross-functional teams
Documentation : Technical writing
Mentoring : Knowledge sharing
Business acumen : ROI, value delivery
Continuous learning : Tech evolution

Tendances big data 2025

GenAI integration : LLMs in pipelines
Real-time everything : Streaming first
Lakehouse adoption : Unified platforms
Data mesh : Decentralization
Sustainability : Green computing
Edge AI : Distributed intelligence
Quantum ready : Future algorithms
AutoML/AutoETL : Automation increase

Parcours d'évolution professionnelle

Junior Data Engineer : 3 600-4 400€
Data Engineer : 4 400-5 400€
Senior Data Engineer : 5 400-7 000€
Lead Data Engineer : 7 000-8 800€
Principal Engineer : 8 800-11 000€
Data Architect : 9 000-12 000€
Engineering Manager : 9 500-13 000€
CTO/VP Engineering : 12 000-20 000€

Spécialisations recherchées

Streaming expert : +35-45% real-time
ML Engineer : +40-50% MLOps focus
Cloud architect : +45-55% multi-cloud
Security specialist : +40-50% data privacy
FinTech expert : +45-55% trading/risk
IoT specialist : +35-45% edge computing
Platform engineer : +40-50% infrastructure
Consultant expert : +60-80% freelance

Freelance et consulting

TJM junior : 450-600€/jour
TJM confirmé : 600-850€/jour
TJM senior : 850-1 200€/jour
TJM expert : 1 200-1 800€/jour
Architecture audit : 5 000-15 000€
Migration project : 20 000-100 000€
Training/workshop : 1 500-3 000€/jour
Interim CTO : 15 000-25 000€/mois

Remote et international

Full remote : 60% positions available
US companies : +50-100% salaries
European market : Cross-border common
Time zones : Async collaboration
English required : C1 level minimum
Global teams : Distributed work
Digital nomad : Location independent
Relocation : Visa sponsorship

Stack technique moderne

Languages : Python, Scala, SQL
Processing : Spark, Flink, Beam
Streaming : Kafka, Pulsar
Storage : S3, HDFS, Delta Lake
Orchestration : Airflow, Dagster
Containers : Docker, Kubernetes
IaC : Terraform, CloudFormation
Monitoring : Datadog, Prometheus

Projets types et missions

Data lake build : Architecture complète
Migration cloud : On-premise to cloud
Real-time analytics : Streaming platform
ML platform : End-to-end MLOps
Data mesh : Implementation strategy
Cost optimization : -30-50% cloud costs
GDPR compliance : Privacy by design
IoT platform : Billions events/day

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Questions fréquentes salaire ingénieur big data

Quelle formation pour devenir ingénieur big data ?

Master informatique, data science, ingénieur. Bootcamps possibles mais bases solides nécessaires. Projets personnels essentiels. Certifications cloud appréciées.

Python ou Scala pour le big data ?

Les deux idéalement. Scala pour Spark natif performance. Python plus accessible, écosystème riche. PySpark bon compromis. Java encore présent entreprises.

Cloud obligatoire en 2025 ?

Quasi indispensable. AWS/GCP/Azure minimum un. Multi-cloud de plus en plus demandé. On-premise en déclin sauf secteurs régulés. Certifications cloud +20-30% salaire.

Data Engineer vs Data Scientist ?

DE focus infrastructure/pipelines. DS focus modèles/analyse. DE souvent mieux payé (+10-20%). Convergence vers ML Engineer. Complémentarité importante.

Quelles spécialisations payent le mieux ?

Streaming/real-time très demandé. ML Engineering en croissance. Cloud architecture premium. FinTech/Trading top salaires. Consultant expert très rentable.

Le freelance est-il rentable ?

Très rentable après 5 ans. TJM 800-1500€ senior. Missions longues (6-12 mois). Expertise niche avantage. Remote facilite. Réseau crucial.

Faut-il maîtriser Kubernetes ?

De plus en plus important. Pas obligatoire junior mais différenciant. Senior quasi requis. K8s + Spark = combo gagnant. DevOps skills appréciées.

Comment négocier son salaire ?

Benchmark marché actualisé. Portfolio projets scale. Certifications récentes. Impact business quantifié. Package global (equity, remote, formation).

Remote possible en big data ?

Très courant (60%+ postes). Full remote après 2-3 ans. Salaires équivalents voir supérieurs. Communication async importante. Setup home office négociable.

Quel avenir avec l'IA générative ?

Augmentation capacités pas remplacement. AutoML/AutoETL aide productivité. Architecture/design reste humain. Nouveaux use cases (RAG, embeddings). Évolution continue métier.

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Méthodologie : Données collectées auprès de tech companies, scale-ups, institutions financières et cabinets conseil spécialisés. Échantillon 200+ ingénieurs big data France.

Mise à jour : août 2025