Recruter ou former un data engineer : que choisir ?

En bref

Pour une PME, recruter un Data Engineer permet d’obtenir rapidement une expertise extérieure, mais encore faut-il trouver le bon profil et disposer du budget nécessaire. Former un collaborateur déjà en poste peut être plus pertinent lorsqu’un profil data expérimenté connaît déjà les outils, les données et les enjeux métier de l’entreprise. Le bon choix dépend surtout du niveau technique disponible en interne, du délai du projet et de sa complexité.

Les entreprises collectent toujours plus de données, mais les exploiter correctement suppose d’abord de disposer d’une infrastructure fiable. C’est précisément le rôle du Data Engineer. Pour une PME qui commence à structurer sa donnée, une question se pose rapidement : faut-il chercher cette compétence sur le marché ou faire évoluer quelqu’un qui connaît déjà l’entreprise ?

Pourquoi les Data Engineers sont-ils autant recherchés ?

Le Data Engineer intervient en amont de l’analyse. Son travail consiste à organiser la collecte, le stockage, la transformation et la circulation des données afin qu’elles puissent ensuite être exploitées par des Data Analysts, des Data Scientists ou différents outils métier.

Cette fonction prend de l’importance à mesure que les entreprises accumulent des données provenant de leur CRM, de leur ERP, de plateformes publicitaires, de logiciels comptables ou encore de leurs applications internes.

Le marché de l’emploi reflète cette évolution. Selon l’Apec, 1 920 offres d’emploi cadre de Data Engineer ont été publiées en 2025, contre 1 750 en 2024, soit une progression de 10 %. L’organisme classe ainsi le métier parmi ses métiers « Formule 1 », ceux qui connaissent une forte progression. 21 % des offres recensées étaient ouvertes aux profils débutants.

Pour une PME, cette demande soutenue signifie aussi que le recrutement peut être concurrentiel.

Recruter un Data Engineer : dans quels cas ?

Le recrutement externe est généralement logique lorsque l’entreprise ne possède encore aucune compétence technique suffisamment avancée en interne.

Un Data Engineer expérimenté peut arriver avec des méthodes déjà éprouvées, identifier les limites d’une architecture existante et choisir les technologies adaptées au projet.

Cette solution est particulièrement intéressante si :

• l’infrastructure data doit être construite rapidement ;
• les volumes de données sont déjà importants ;
• les besoins nécessitent une réelle expertise cloud ou Big Data ;
• aucun collaborateur actuel ne dispose d’un socle solide en programmation et en données.

Le principal inconvénient reste le coût global du recrutement, auquel s’ajoute le temps nécessaire pour trouver le bon candidat et lui permettre de comprendre l’organisation.

Un expert externe connaît ses technologies. Il ne connaît pas encore vos données, vos processus ni les particularités de votre métier.

Former en interne : une alternative intéressante pour les PME

Lorsqu’un Data Analyst ou un profil technique travaille déjà dans l’entreprise, le calcul peut être très différent.

Le collaborateur possède une connaissance que le recrutement externe ne peut pas immédiatement apporter : il sait où se trouvent les données, comment elles sont utilisées et quelles informations comptent réellement pour les équipes.

Il reste alors à lui apporter la couche technique nécessaire au Data Engineering.

Pour un collaborateur disposant déjà d’une expérience dans la data, il est par exemple possible de suivre une formation pour devenir Data Engineer. Le cursus proposé par Jedha représente 150 heures et peut être suivi en un mois à temps plein ou sur dix semaines à temps partiel. Il est accessible à distance, ainsi qu’en présentiel pour le format intensif, et son tarif annoncé est de 4 000 €.

Le programme travaille notamment la gouvernance et le RGPD, le Big Data avec Spark, la Modern Data Stack, la création de pipelines avec dbt, leur orchestration avec Airflow ainsi que la qualité des données et les processus CI/CD. La formation se termine par la conception d’un pipeline complet destiné à alimenter un système d’intelligence artificielle.

D’autres parcours peuvent évidemment convenir : écoles d’ingénieurs, cursus universitaires, certifications AWS, Microsoft, Google Cloud ou Databricks, MOOCs et ressources spécialisées en ligne.

Attention : tout le monde ne peut pas devenir Data Engineer en quelques semaines

C’est la principale limite de la formation interne.

Faire évoluer un Data Analyst expérimenté vers le Data Engineering est réaliste. Partir d’un collaborateur qui n’a jamais utilisé SQL, Python ou manipulé de données l’est beaucoup moins à court terme.

Jedha demande d’ailleurs au moins un an d’expérience dans la data pour accéder directement à sa spécialisation Data Engineer et oriente les profils qui ne disposent pas encore de ce socle vers un cursus préalable de Data Analyst et Analytics Engineer.

La première étape consiste donc à évaluer honnêtement les compétences du collaborateur envisagé plutôt qu’à regarder uniquement le coût d’une formation.

Recrutement ou formation : comment décider ?

Pour une PME, quatre questions permettent généralement de faire le tri :

Avez-vous déjà un profil data compétent ?
S’il existe, la formation mérite d’être étudiée.

À quelle vitesse avez-vous besoin de cette expertise ?
Un projet complexe qui démarre immédiatement peut nécessiter un recrutement expérimenté ou un prestataire externe.

Quelle connaissance métier est nécessaire ?
Plus vos données et vos processus sont spécifiques, plus faire évoluer un collaborateur interne présente un intérêt.

Quel niveau d’expertise technique recherchez-vous ?
Construire quelques pipelines fiables n’exige pas forcément le même profil que concevoir une plateforme data distribuée à grande échelle.

L’IA ne supprime d’ailleurs pas ce besoin. Elle peut accélérer l’écriture de code ou certaines tâches techniques, mais concevoir une architecture adaptée, arbitrer entre plusieurs solutions, gérer la gouvernance et comprendre les contraintes métier restent des décisions fortement contextualisées.

Il n’existe donc pas de réponse universelle. Lorsqu’une PME dispose déjà d’un bon profil data, la montée en compétence peut être la voie la plus naturelle. Lorsqu’elle part de zéro ou doit bâtir rapidement une infrastructure complexe, recruter une expertise déjà opérationnelle garde tout son sens.