Salaire Spécialiste Feature Engineering 2025 : 5 200€ Débutant vs 9 800€ Expert ML

Revenus nets mensuels moyens. Données entreprises tech, finance et cabinets data science 2024.

118k€

Expert/an net

+88%

Expert vs débutant

+65%

Finance vs tech

Calculer mes revenus feature engineering

Comparatif revenus par expérience et secteur

Niveau/Secteur	Tech/Startup	Finance/Banque	Consulting	GAFAM
Junior 0-2 ans	4 800-5 200€	5 200-5 800€	5 000-5 600€	5 500-6 200€
Confirmé 3-5 ans	5 200-6 400€	5 800-7 200€	5 600-7 000€	6 200-7 800€
Senior 5-10 ans	6 400-7 800€	7 200-8 800€	7 000-8 600€	7 800-9 500€
Expert 10+ ans	7 800-9 200€	8 800-10 500€	8 600-10 200€	9 500-12 000€
Principal/Staff	9 200-11 000€	10 500-13 000€	10 200-12 500€	12 000-15 000€

Sources : Glassdoor, PayScale, enquêtes salaires data science 2024

Missions et responsabilités principales

Preprocessing données : Nettoyage, transformation, normalisation
Feature extraction : Extraction caractéristiques pertinentes
Feature selection : Sélection variables optimales
Dimensionality reduction : PCA, t-SNE, réduction complexité
Data pipeline : Automatisation preprocessing
Model optimization : Amélioration performance ML
A/B testing : Validation impact features
Documentation : Méthodologies, bonnes pratiques

Techniques et spécialisations valorisées

Deep learning features : +50-60% embeddings, représentations
Time series engineering : +45-55% données temporelles
NLP feature engineering : +40-50% traitement langage
Computer vision : +45-55% features images
Graph features : +50-60% données graphes
Real-time features : +55-65% streaming data
AutoML features : +40-50% automatisation
MLOps integration : +35-45% production pipelines

Preprocessing et nettoyage données

Data cleaning : Valeurs manquantes, outliers, doublons
Data validation : Cohérence, qualité, intégrité
Normalization : StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler
Encoding : One-hot, label, ordinal, target encoding
Imputation : Mean, median, KNN, MICE imputation
Transformation : Log, Box-Cox, Yeo-Johnson
Binning : Discrétisation variables continues
Data augmentation : Génération données synthétiques

Extraction et création features

Statistical features : Moyenne, médiane, variance, skewness
Time-based features : Lag, rolling windows, seasonality
Interaction features : Produits, ratios, polynomiales
Domain-specific : Features métier spécialisées
Embedding features : Word2vec, sentence embeddings
Aggregation features : Group-by, pivot, cross-tabulations
Text features : TF-IDF, n-grams, sentiment scores
Image features : Histogrammes, textures, contours

Sélection et optimisation features

Filter methods : Correlation, chi-square, mutual information
Wrapper methods : RFE, forward/backward selection
Embedded methods : LASSO, Ridge, ElasticNet
Importance-based : Random Forest, XGBoost importance
Univariate tests : ANOVA, t-test sélection
Multicollinearity : VIF, condition index
Stability selection : Robustesse sélection
Genetic algorithms : Optimisation évolutionnaire

Réduction dimensionnalité

PCA : Principal Component Analysis
t-SNE : Visualisation haute dimension
UMAP : Uniform Manifold Approximation
LDA : Linear Discriminant Analysis
ICA : Independent Component Analysis
Factor Analysis : Variables latentes
Autoencoders : Réduction neuronale
Kernel PCA : PCA non-linéaire

Stack technologique maîtrisée

Python : Pandas, NumPy, Scikit-learn
Feature engineering : Featuretools, tsfresh, category_encoders
Big data : Spark, Dask, Vaex
ML frameworks : XGBoost, LightGBM, CatBoost
Deep learning : TensorFlow, PyTorch, Keras
AutoML : H2O.ai, AutoKeras, TPOT
Visualization : Matplotlib, Seaborn, Plotly
MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow

Feature engineering séries temporelles

Lag features : Valeurs retardées, autoregression
Rolling statistics : Moyennes, écarts-types mobiles
Seasonality : Décomposition saisonnière
Fourier features : Composantes fréquentielles
Change points : Détection ruptures
Trend features : Pentes, courbures
Calendar features : Jour semaine, mois, fériés
External factors : Variables exogènes

Feature engineering NLP

Text preprocessing : Tokenisation, stemming, lemmatisation
N-grams : Unigrams, bigrams, trigrams
TF-IDF : Term frequency inverse document frequency
Word embeddings : Word2Vec, GloVe, FastText
Sentence embeddings : BERT, RoBERTa, Universal Sentence Encoder
Sentiment features : Polarité, subjectivité, émotions
Topic modeling : LDA, NMF features
Named entities : Extraction entités nommées

Feature engineering vision par ordinateur

Traditional features : SIFT, SURF, HOG, LBP
Color features : Histogrammes couleurs, moments
Texture features : GLCM, Gabor filters
Shape features : Contours, moments géométriques
Deep features : CNN pre-trained features
Edge detection : Canny, Sobel, Laplacian
Spatial features : Coordonnées, distances
Multi-scale : Pyramides, résolutions multiples

Feature engineering données graphes

Node features : Degree, centrality, clustering coefficient
Edge features : Poids, types, propriétés arêtes
Graph embeddings : Node2Vec, DeepWalk, GraphSAGE
Community features : Détection communautés
Path features : Plus courts chemins, distances
Structural features : Motifs, patterns locaux
Temporal graphs : Évolution temporelle graphes
Graph kernels : Similarités graphes

Feature engineering temps réel

Streaming features : Kafka, Apache Storm
Online learning : Features adaptatifs
Window functions : Sliding, tumbling windows
Real-time aggregations : Compteurs, moyennes mobiles
Event-driven : Features basés événements
Low latency : Optimisation performance
Feature stores : Feast, Tecton, Hopsworks
Cache strategies : Redis, Memcached

AutoML et automatisation

Automated feature generation : Featuretools, AutoFeat
Feature selection automation : Boruta, RFECV
Hyperparameter optimization : Optuna, Hyperopt
Pipeline automation : Auto-sklearn, TPOT
Meta-learning : Apprentissage sur features
Neural architecture search : AutoML deep learning
Feature validation : Tests automatiques qualité
Monitoring : Drift detection, alertes

Intégration MLOps et production

Feature pipelines : Airflow, Prefect orchestration
Data versioning : DVC, Pachyderm
Feature stores : Centralized feature management
Model serving : Feature serving APIs
Monitoring : Feature drift, quality metrics
Testing : Unit tests, integration tests
CI/CD : Déploiement automatisé pipelines
Scalability : Kubernetes, Docker containers

Domaines d'application spécialisés

Finance quantitative : Risk modeling, trading algorithms
E-commerce : Recommandation, pricing, churn
Healthcare : Diagnostic, drug discovery
Marketing : Customer segmentation, attribution
Cybersécurité : Détection anomalies, fraude
IoT : Sensor data, predictive maintenance
Télécoms : Network optimization, QoS
Automotive : Véhicules autonomes, télématique

Optimisation performance et scalabilité

Computational efficiency : Vectorisation, parallélisation
Memory optimization : Chunking, lazy loading
Distributed computing : Spark, Dask clusters
GPU acceleration : RAPIDS, CuPy
Feature caching : Stratégies mise en cache
Incremental processing : Updates incrémentaux
Compression : Réduction taille features
Profiling : Identification goulots étranglement

Validation et testing features

Cross-validation : K-fold, stratified, time series CV
Feature importance : Permutation, SHAP values
Stability tests : Robustesse temporelle
A/B testing : Impact features sur performance
Leakage detection : Data leakage prevention
Bias testing : Fairness, équité modèles
Statistical tests : Significativité features
Ablation studies : Contribution individuelle

Métriques et évaluation qualité

Feature quality : Information gain, mutual information
Redundancy metrics : Correlation, multicollinearity
Stability metrics : Population stability index
Coverage metrics : Missing values, sparsity
Distribution metrics : KL divergence, Wasserstein
Business metrics : Impact KPIs métier
Computational metrics : Latence, throughput
Model performance : Lift, AUC improvement

Secteurs et cas d'usage avancés

Algorithmic trading : Features financières haute fréquence
Credit scoring : Features risque crédit
Fraud detection : Anomaly detection features
Recommender systems : Collaborative, content features
Search ranking : Relevance, query features
Ad tech : CTR prediction, bid optimization
Supply chain : Demand forecasting features
Energy : Smart grid, consumption prediction

Parcours d'évolution professionnelle

Data analyst : 4 800-5 400€ net/mois
ML engineer junior : 5 200-6 000€ net/mois
Feature engineer : 6 000-7 200€ net/mois
Senior ML engineer : 7 200-8 500€ net/mois
Principal engineer : 8 500-10 000€ net/mois
Staff engineer : 10 000-12 000€ net/mois
ML architect : 11 000-14 000€ net/mois
Consultant expert : 1 200-2 000€/jour

Principaux employeurs et recruteurs

GAFAM : Google, Apple, Meta, Amazon, Microsoft
Tech français : BlaBlaCar, Criteo, Deezer, Doctolib
Fintech : Revolut, N26, Qonto, PayFit
E-commerce : Cdiscount, Veepee, ManoMano
Banques : BNP Paribas, Société Générale, Crédit Agricole
Consulting : McKinsey, BCG, Deloitte Analytics
Assurance : AXA, Allianz, Generali
Startups AI : Dataiku, Shift Technology, Owkin

Formations et certifications valorisées

Machine learning : Stanford CS229, Coursera ML
Deep learning : Deep Learning Specialization
AWS certifications : ML Specialty, Data Analytics
Google Cloud : Professional ML Engineer
Microsoft Azure : Data Scientist Associate
Kaggle competitions : Master, Grandmaster tiers
Feature engineering : Specialized courses, bootcamps
MLOps : Kubernetes, Docker, Airflow

Conditions d'exercice du métier

Équipes data : Collaboration data scientists, ML engineers
Projets itératifs : Expérimentation continue
Technologies évolutives : Veille technologique constante
Remote friendly : Télétravail répandu
Deadlines projets : Pression temporelle modérée
Formation continue : Conférences, papers, MOOCs
Code review : Qualité code, bonnes pratiques
Documentation : Méthodologies, processus

Tendances et évolutions du marché

AutoML explosion : Automatisation feature engineering
Real-time ML : Features streaming, edge computing
Feature stores : Centralisation, réutilisation
Explainable AI : Interprétabilité features
MLOps maturity : Production pipelines robustes
Privacy-preserving : Federated learning, differential privacy
Graph ML : Features graphes complexes
Multi-modal : Features cross-modales

Avantages et attraits du métier

Impact direct : Amélioration performance modèles
Créativité technique : Innovation features métier
Polyvalence : Statistiques, programmation, domaine
Demande forte : Marché emploi favorable
Salaires attractifs : Rémunération compétitive
Évolution rapide : Apprentissage permanent
Remote work : Flexibilité géographique
Communauté : Réseau data science actif

Défis et complexités du secteur

Data quality : Données incomplètes, bruitées
Domain knowledge : Compréhension métier approfondie
Scalability : Passage échelle big data
Feature drift : Évolution distributions temporelles
Curse dimensionality : Explosion combinatoire
Interpretability : Explicabilité vs performance
Production constraints : Latence, ressources limitées
Regulatory compliance : GDPR, fairness, auditabilité

Estimez vos revenus spécialiste feature engineering

Utiliser le simulateur complet

Questions fréquentes feature engineering

Quelle formation pour devenir spécialiste feature engineering ?

Master data science, informatique ou statistiques recommandé. Certifications ML (AWS, Google Cloud) valorisées. Expérience pratique Kaggle indispensable. Compétences Python/R essentielles.

Faut-il connaître le domaine métier ?

Absolument crucial. Feature engineering efficace nécessite compréhension approfondie business. Expertise sectorielle (finance, e-commerce) très valorisée. Collaboration étroite avec experts métier.

Quelles sont les compétences techniques indispensables ?

Python/Pandas maîtrise parfaite. Scikit-learn, XGBoost. Statistiques avancées. SQL expert. Spark pour big data. MLOps basiques (Docker, Git). Visualisation données.

Le marché est-il porteur ?

Très porteur. Demande explosive avec démocratisation ML. Feature engineering goulot étranglement projets. Salaires en forte hausse. Pénurie talents qualifiés.

AutoML va-t-il remplacer les feature engineers ?

Non, complémentarité. AutoML automatise tâches basiques. Features métier complexes nécessitent expertise humaine. Évolution vers feature engineering augmenté par IA.

Quelles spécialisations sont les plus rémunératrices ?

Real-time features (+55-65%), deep learning embeddings (+50-60%), finance quantitative (+45-55%), computer vision (+45-55%). Graph ML émergent.

Comment évoluer vers des postes senior ?

Expertise technique + impact business. Leadership projets ML. Mentoring juniors. Publications, conférences. Architecture systèmes ML. Vision produit.

Le télétravail est-il possible ?

Très répandu. Métier compatible remote. Collaboration asynchrone efficace. Quelques réunions équipe nécessaires. Flexibilité géographique importante.

Faut-il publier des papers de recherche ?

Pas obligatoire mais valorisant. Reconnaissance communauté. Différenciation candidature. Veille état art. Partage bonnes pratiques. Networking scientifique.

Quels sont les outils émergents à surveiller ?

Feature stores (Feast, Tecton), AutoML avancé, MLOps platforms, real-time ML, graph neural networks, privacy-preserving ML, quantum ML.

Calculer mes revenus selon ma spécialisation

Méthodologie : Données collectées auprès d'entreprises tech, banques, cabinets conseil et spécialistes feature engineering. Échantillon 300+ professionnels France et international.

Mise à jour : août 2025