Hello Alexandre, peux-tu te présenter ?
Hello, je m’appelle Alexandre OUDNI. Je suis Data Engineer depuis un peu plus de 4 ans. Je suis diplômé de l’école d’ingénieur Efrei Paris, avec une majeure Big Data et Machine Learning, promotion 2018.
Depuis combien de temps as-tu rejoins l’aventure chez Invivoo ?
J’ai rejoint INVIVOO début juillet 2024, l’année où INVIVOO fêtait ses 20 ans.
Quelles sont tes passions ?
Je suis passionné de cinéma et de séries en tout genre. J’adore voyager pour découvrir de nouvelles cultures. Parmi mes voyages, j’ai eu la chance de réaliser un rêve d’enfant en allant au Japon en novembre 2024 (oui, je suis particulièrement fan de la culture japonaise).
Je suis également un passionné de jeux vidéo, surtout pour les histoires qu’ils racontent plutôt que pour jouer simplement. Je crée d’ailleurs mes propres jeux et histoires lorsque j’ai du temps libre.
Parle-nous de ton métier « Data Engineer» ?
Dans les grandes lignes, un Data Engineer conçoit, crée et maintient des infrastructures de données. L’objectif est de faire en sorte que les données brutes soient récupérées, fiabilisées, transformées selon les besoins et mises à disposition au bon format, au bon endroit, au bon moment et pour les bonnes équipes.
Les principales missions sont :
Tout d’abord ce qu’on appelle l’ingestion des données, c’est à dire faire en sorte de connecter les différentes sources de données pour pouvoir récupérer ce qui nous intéresse
La transformation des données, le fait de nettoyer, standardiser et modéliser les données en fonction des besoins et des projets
La mise à disposition des données pour les équipes métiers
Ces différentes tâches forment un processus qu’on appelle ETL (Extract, Transform, Load) ou ELT (si on charge les données brutes avant de transformer les données).
Un Data Engineer se charge également de l’orchestration, c’est-à-dire l’automatisation et la planification de ces processus, ainsi que de leur optimisation.
Peux-tu nous décrire une de tes journées types ?
Chaque journée varie en fonction des projets. Lorsqu’un processus est déjà en place, on assure sa maintenance pour éviter tout incident et corriger rapidement si nécessaire (c’est important car beaucoup d’équipes et d’infrastructures peuvent dépendre des données qu’on leur met à disposition).
Ensuite, il y a les réunions d’équipe pour faire le point sur l’avancement et les blocages et bien sûr le développement des processus.
Ce qui est bien, c’est la diversité des projets au cours des missions. On peut être amené à travailler sur des données plus ou moins volumineuses (Big Data), sur des types de données très différents (Bancaires, Transport, Énergie, Télécom,...).
Par exemple, un jour on peut automatiser la récupération de données et le calcul du trafic quotidien pour une entreprise de transport et le projet suivant, gérer l’onboarding de tous les collaborateurs d’une banque.
On collabore souvent avec des Data Analysts, Data Scientists et selon les projets, on peut intégrer de l’IA ou travailler sur des services cloud. Personnellement, je réserve aussi du temps pour me former aux nouvelles technologies et certifications : la veille technologique est essentielle dans ce métier.
Voici quelques technologies que l’on utilise régulièrement :
Ingestion : Python, Scala, Java, SQL, ETL/ELT (Talend, Informatica), Apache Kafka (si on traite des données en streaming/en temps réel).
Stockage : DataLake en utilisant des services cloud (Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage), Data Warehouse (PostgreSQL ou SQL Server (plus classique), Snowflake, ou des services cloud types Redshift, BigQuery).
Transformation et traitement : Apache Spark, Databricks, DBT, Airflow.
Infrastructure : Cloud (AWS, GCP, Azure), Terraform, Git, GitHub:GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes.
C’est une liste non exhaustive et chaque projet peut nécessiter d’apprendre de nouvelles technologies.
Quelles sont, selon toi, les qualités clés pour réussir dans ce métier ?
Un Data Engineer ne se limite pas à développer. Il doit savoir dialoguer et comprendre les besoins des équipes pour savoir quelles transformations appliquer aux données. La curiosité est essentielle. Il faut savoir à quoi sert la donnée, quels outils et technologies sont les mieux adaptées,… Ils existent d’innombrable outils et technologies créées que ce soit pour stocker la donnée, la transformer, gérer les droits, orchestrer… Le Data Engineer doit comprendre quelles technos répondent le mieux à son besoin et comment les faire marcher entre elles.
Il faut également être autonome et avoir une bonne communication, car on travaille avec différents métiers et outils. L’apprentissage continu est crucial, que ce soit pour les langages de programmation ou les nouvelles technologies.
Ton moment préféré chez Invivoo ?
Je suis arrivé en 2024, c'est-à-dire l’année où INVIVOO fêtait ses 20 ans.
À mon arrivée, j’avais déjà un projet client et je n’avais pas encore rencontré mes collègues sur site. Mon moment préféré reste donc le week-end à Biarritz.
C’est au cours de cet événement que j’ai rencontré mes collègues au sein d’INVIVOO, mes collègues de l’équipe data, les commerciaux, les RH et ceux qui s'occupent de la communication chez INVIVOO. C’était une ambiance très conviviale au cours de laquelle tout le monde a appris à se connaître.
La proximité entre les consultants et ceux qui travaillent au siège est agréable, quand vous êtes entre deux projets, on sait qu’on vous cherche un projet intéressant sur lequel travailler et qu’on n’est pas juste un consultant noyé dans une masse de consultants. Je pense que c’est ce que j’apprécie le plus à INVIVOO.
