📋L'essentiel de la fiche RNCP 42655
| Intitulé | Data engineer |
|---|---|
| Code RNCP | RNCP42655 |
| Niveau de qualification | Niveau 7 (Bac+5) |
| Certificateur | Datascientest |
| Date d'échéance | 17 juillet 2031 |
| Début des parcours | 17 juillet 2026 |
| Code NSF | 326 — Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission |
| Code ROMEs | M1802 — Expertise et support en systèmes d'informationM1803 — Direction des systèmes d'informationM1805 — Études et développement informatiqueM1806 — Conseil et maîtrise d'ouvrage en systèmes d'information |
🎯Objectifs de la certification
Le métier de Data engineer constitue l’un des piliers de la transformation numérique des organisations. À l’ère du Big Data, les entreprises – quelle que soit leur taille ou leur secteur d’activité – dépendent d’infrastructures informatiques solides pour collecter, stocker, traiter et exploiter efficacement leurs données.
Le Data engineer joue un rôle stratégique : il analyse les besoins métiers et conçoit des architectures adaptées pour gérer de grands volumes de données, tout en garantissant leur qualité, leur intégrité et leur sécurité. Il développe et optimise des flux de données, appelés « pipelines », afin d’assurer une circulation fiable et performante de l’information entre les différents systèmes.
Au-delà de la mise en place des solutions, il en assure également la maintenance et l’évolution. Son expertise couvre les technologies du Big Data, les bases de données ainsi que les systèmes d’exploitation.
Enfin, le Data engineer peut intervenir dans le champ de l’intelligence artificielle en industrialisant les modèles de machine learning et en intégrant des API d’IA générative au sein de leur processus métier.
Ainsi, il occupe une position centrale dans les enjeux stratégiques liés à la donnée et s’impose comme un acteur clé de l’innovation et de la performance des organisations.
Activités visées
Analyse des besoins métier
Conception et exploitation d’un processus de veille technologique et réglementaire
Cadrage de la solution
Formalisation du processus d’extraction, de traitement et de stockage des données
Collecte de données structurées et non structurées
Transformation et analyse de données
Création de circuits de flux de données
Développement d’algorithmes d’intelligence artificielle
Mise en production de la solution pour l’ensemble des utilisateurs
Orchestration des différents services pour une solution complètement opérationnelle
Validation et automatisation de la mise en production
Détermination de l’organisation du projet
Supervision du projet
Amélioration continue
🧩Les 4 blocs de compétences
La certification peut être obtenue en une fois ou bloc par bloc (formation ou VAE). Pour l'organisme, cela implique un suivi des acquisitions par bloc pour chaque candidat.
Concevoir un projet d’architecture technique de gestion de données
Voir les compétences du bloc (6)
- Identifier les besoins en architecture de gestion de données en analysant la problématique métier, le fonctionnement de l’organisation et l’ensemble de ses flux de données afin de valider l’opportunité de développement d’un projet d’architecture.
- Élaborer et exercer un système de veille technologique et réglementaire dédié au domaine du numérique en recensant des sources vérifiées et en menant une analyse des informations récoltées en vue d’identifier les cas d’usages et les évolutions technologiques et réglementaires à intégrer dans son act
- Exploiter la veille, au sein de son organisation, en remettant en cause ses pratiques à l'aune des évolutions et en diffusant les informations aux interlocuteurs adéquats dans le but d’informer, de sensibiliser et de faire adhérer ses collaborateurs et sa hiérarchie aux bonnes pratiques et au respec
- Définir le périmètre du projet de gestion des données en formalisant les besoins, les objectifs, les contraintes et les risques ainsi qu’en identifiant les sources de données, les spécifications techniques et fonctionnelles, et les enjeux d’accessibilité, réglementaires, écologiques et éthiques impl
- Exploiter l’intelligence artificielle générative en identifiant l’opportunité de l’intégrer dans le projet en gestion de données puis, le cas échéant en sélectionnant les outils et méthodes adaptés afin d’optimiser la solution.
- Émettre des recommandations et être force de propositions auprès de sa hiérarchie et de membres d’une équipe pluridisciplinaire, en présentant les axes de développement de la solution, en défendant argumentant ses propositions et en adaptant sa communication à ses interlocuteurs afin que les proposi
Elaborer une architecture technique de gestion de données
Voir les compétences du bloc (7)
- Concevoir les procédures d’extraction, de traitement et de stockage des données de l’architecture en schématisant les données de référence et les interactions attendues entre elles puis en définissant chaque étape d’extraction, de transformation et de chargement tout en assurant l’application de pro
- Collecter les données structurées et non structurées de diverses sources utilisables pour le projet d’architecture via la programmation de scripts et dans le respect du cadre réglementaire et des procédures garantissant la sécurité des données, des réseaux et des systèmes afin de préparer les étapes
- Élaborer des solutions de stockage en créant et structurant les bases de données relationnelles et/ou non- relationnelles (SQL, noSQL) le tout, dans le respect des procédures garantissant la sécurité des données, des réseaux et des systèmes afin de consolider le processus de stockage des données de
- Transformer les données en un format approprié pour l’analyse en nettoyant les jeux de données et en y appliquant des modifications à l’aide d’outils dédiés afin de rendre les données disponibles et exploitables dans leur forme et leur contenu.
- Analyser les données en s’appuyant sur des méthodes et outils d’analyse statistique et de visualisation de données afin d'évaluer l’intégrité et la qualité des données et de présenter les résultats issus de l’analyse aux parties prenantes du projet et aux utilisateurs finaux de la solution.
- Automatiser les circuits de collecte, de traitement et de stockage des données en s’appuyant sur l’architecture élaborée, en exploitant des outils dédiés, et en testant le processus d’automatisation en vue d’assurer l’opérationnalité de la solution technique.
- Développer un algorithme d’intelligence artificielle en s’appuyant sur les expertises métier nécessaires, en utilisant des méthodes et outils d’apprentissage supervisé et/ou non supervisé dans le respect des principes éthiques et de frugalité en vue d’intégrer des composants d’intelligence artificie
Déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle
Voir les compétences du bloc (6)
- Concevoir une interface de programmation entre les composants de la solution, en utilisant les API appropriées dans le respect des exigences de sécurité afin de préparer le déploiement de la solution d'analyse de données intégrant l'intelligence artificielle.
- Conteneuriser les composants de l'architecture en créant des images (virtualisation) pour chacun d’eux, en configurant les conteneurs en prévoyant des mécanismes de gestion d'erreur et les mesures de sécurité appropriées pour protéger les conteneurs contre les vulnérabilités et les accès non autoris
- Déployer le modèle dans un environnement de production en implémentant le modèle dans le système via des librairies dédiées dans l’optique de le rendre opérationnel dans le respect des spécifications fonctionnelles et des bonnes pratiques du domaine.
- Orchestrer les services de la solution en implémentant un processus de gestion et de coordination des composants du système afin de garantir l’exécution fluide et efficace de l’ensemble de l’architecture et de créer une solution évolutive, capable de résoudre des problèmes complexes et de fournir de
- Contrôler la mise en production de la solution grâce à des tests unitaires afin d’assurer l’opérationnalité de la solution et vérifier sa conformité quant aux spécifications établies lors de la constitution du cahier des charges.
- Automatiser le déploiement de nouvelles versions de la solution et son monitoring notamment concernant l'évolution de ses données à l'aide d’un outil de continuous Integration (CI/CD) permettant de surveiller efficacement l'ensemble du processus, de prévenir toute dégradation des performances et d’a
Piloter un projet d’architecture technique de gestion de données
Voir les compétences du bloc (6)
- Définir la structure organisationnelle du projet d'architecture technique de gestion de données en planifiant les différentes étapes du projet et en identifiant les parties prenantes à intégrer, ceci en prenant en compte les situations de handicap afin que le projet bénéficie d’un mode de gouvernanc
- Encadrer le développement du projet d’architecture de données via des méthodes de gestion d’équipe et de projet agiles, en prenant en considération les situations de handicap afin de fédérer les acteurs du projet, d’assurer son inclusivité et de monitorer les avancées.
- Gérer le budget du projet en contrôlant régulièrement les dépenses afin d’identifier les écarts avec le budget prévisionnel et, le cas échéant, de prendre des mesures correctives permettant de respecter les contraintes financières du projet.
- Réaliser des reportings auprès des parties prenantes et de sa hiérarchie en communiquant régulièrement les avancements et les résultats rs afin de diffuser l’information permettant la prise de décision et l’implication de l’ensemble des équipes.
- Evaluer la performance du projet de Data Engineering via des métriques adaptées au contexte et des outils d’analyse afin d’identifier des axes d’amélioration basés sur l’analyse des KPI, des retours d’expériences utilisateurs et de garantir ainsi une optimisation continue du projet.
- Former les utilisateurs finaux de la solution en concevant et déployant un plan d’accompagnement anticipant les chantiers de transformation dans le but d'assurer la transition l’adoption et l’utilisation de la solution dans le respect des règles établies par tous les utilisateurs concernés.
💡 Comment suivre les blocs de compétences RNCP dans un logiciel de gestion
💼Secteurs et débouchés
Secteurs d'activité
Secteurs d'activités : un Data Engineer peut travailler dans une variété de secteurs d'activités en raison de l'importance croissante des données. Les compétences des Data Engineer sont ainsi applicables dans pratiquement tous les secteurs d'activité à mesure que les organisations cherchent à tirer de la valeur de leurs données. Les secteurs dans lesquels les Data Engineer sont particulièrement demandés : technologie et informatique, finance et assurance, santé, commerce, industrie, énergies, transport et logistique, médias.
Contexte de travail : le Data Engineer peut exercer au sein de diverses structures : entreprises utilisatrices, services de conseils, organismes publics, ou encore chez des constructeurs informatiques. La taille de l'entreprise peut varier d'une PME à un grand groupe, et le professionnel peut également opter pour une activité indépendante, intervenant sur des projets de plusieurs clients différents . Le Data Engineer collabore avec les autres métiers de la donnée, notamment avec le Data Scientist, le Data Analyst ou encore le Data Manager. Il a une très grande responsabilité pour assurer que le Data Scientist et le Data Analyst travaillent dans de bonnes conditions. Il est notamment nécessaire que les données soient structurées, sécurisées et de bonne qualité pour que les modèles de Machine Learning fonctionnent correctement. Il est à nouveau indispensable au Data Scientist lorsqu’il s’agit de mettre en production les modèles prédictifs, une technique que les Data Scientists ne maîtrisent généralement pas. Le Data Engineer est donc un métier au cœur des différents enjeux de la Data, et il est d’autant plus nécessaire que les bases de données deviennent massives.
Types d'emplois accessibles
Data Engineer - Ingénieur Data / big data - Machine learning engineer - Ingénieur en développement big data
🏫Proposer cette certification dans votre organisme
- Être habilité par le certificateur. La préparation et la délivrance de cette certification supposent une habilitation délivrée par Datascientest — modalités sur la fiche officielle France Compétences.
- Être certifié Qualiopi. Indispensable pour mobiliser les financements publics et mutualisés (CPF, France Travail, OPCO) au titre des actions de formation. Automatiser votre conformité Qualiopi.
- Structurer le parcours par blocs. Référentiel d'activités, d'évaluation et suivi par bloc de compétences : votre dossier et vos preuves doivent refléter le référentiel officiel de la fiche.
- Déclarer votre activité. Le Bilan Pédagogique et Financier annuel doit ventiler les heures et effectifs — y compris sur ce type de parcours certifiant.
🔄Gérer cette certification dans Loop
Loop est un logiciel de gestion pour organismes de formation. Voici concrètement ce qu'il automatise pour un parcours certifiant comme celui-ci :
❓Questions fréquentes
Comment proposer cette certification dans mon organisme de formation ?
La certification RNCP 42655 est-elle éligible au CPF ?
Peut-on valider la certification bloc de compétences par bloc de compétences ?
Jusqu'à quand la fiche RNCP 42655 est-elle valable ?
🔗Autres certifications RNCP
- Data engineer RNCP 42149
- Data scientist RNCP 39590
- Data scientist en modélisation décisionnelle (MS) RNCP 42508
- Délégué à la protection des données - DPO (DU) RNCP 38106
- Délégué à la protection des données (DPO) RNCP 41409
- Délégué à la protection des données (DPO) RNCP 41460
Source des données : France Compétences — Répertoire national des certifications professionnelles (Licence Ouverte / Open Licence Etalab). Fiche officielle : francecompetences.fr. Dernière synchronisation : 18 juillet 2026. Cette page s'adresse aux organismes de formation ; elle ne constitue pas une offre de formation.