Publié le 10/02/2025

La data et l’intelligence artificielle (IA) transforment la technologie et l’économie. Ces secteurs en plein essor offrent de nombreuses opportunités d’emploi. Même sans formation en informatique, une reconversion est possible. Découvrez pourquoi ces métiers ont un avenir prometteur et comment y accéder facilement.

Pourquoi se reconvertir dans la data et l’IA ?

Une forte demande sur le marché du travail

Avec l’essor du big data et de l’intelligence artificielle, les entreprises recherchent activement des talents capables de collecter, traiter et interpréter des données.

En 2024, le métier de Data Engineer est parmi les plus demandés, avec une forte pénurie de candidats qualifiés. Ce manque de profils atypiques génère une forte attractivité. Selon Glassdoor, les métiers de la data offrent des salaires entre 38 000 – 45 000 € brut par an pour un Data Engineer junior.

Des métiers variés et évolutifs

Le domaine de la data et de l’IA comprend plusieurs métiers aux missions et compétences diversifiées :

Les métiers de Data analyst ou Data scientist sont actuellement les plus en vogue. Ils offrent des opportunités accessibles de reconversion vers l’informatique, selon les profils. Cependant, le Data Engineer n’est pas en reste. Il est en charge de construire et maintenir des pipelines de données, indispensables à l’entraînement et au déploiement des modèles d’IA.

Ces carrières offrent également la possibilité de travailler dans des secteurs variés comme la santé, la finance, ou encore le marketing digital.

Comment réussir sa reconversion dans les métiers de l’IA et de la data ?

  • Faites le point sur vos compétences et vos objectifs professionnels : Quels sont vos atouts ? Quelles sont les compétences que vous maîtrisez déjà et celles que vous souhaitez développer ?

  • Choisissez une formation adaptée : Optez pour une formation qui correspond à votre profil et à vos objectifs. Par exemple, si vous n’avez aucune connaissance en informatique, commencez plutôt par une formation développement web. Ce type de formation permet d’appréhender la programmation informatique qui est un prérequis important pour bon nombre de métiers de l’ingénierie des données de l’IA.

  • Acquérir de l’expérience et construire un portfolio : La mise en pratique est essentielle pour se démarquer. Travailler sur des projets réels ou participer à des hackathons, vous permettront de valoriser vos premières compétences. De plus, constituer un portfolio en ligne avec vos réalisations sur des plateformes telles que GitHub, un bon moyen de mettre en avant votre profil auprès des recruteurs.

  • Développer son réseau et se tenir informé : rejoindre des communautés spécialisées et assister à des événements tech est une excellente manière d’échanger avec des professionnels et d’accéder à des opportunités d’emploi. Les technologies évoluent rapidement : suivre l’actualité et mettre en place une veille du secteur est indispensable pour rester compétitif. Enfin, ne pas oublier de se former régulièrement. Le marché évolue aussi vite que les technologies.

En savoir plus sur le métier de Data engineer et ses missions IA

Le Data engineer est le véritable chef d’orchestre des projets axés sur les données et l’intelligence artificielle (IA). Il est responsable de la conception, du développement et de la gestion des infrastructures des données. Ainsi, le Data engineer est en charge de collecter, transformer et exploiter les données. Il s’agit d’étapes cruciales avant de mettre en place les fameux algorithmes IA. Enfin, cette dernière étape peut être menée conjointement avec le Data scientist.

Missions principales

  • Construction de pipelines de données : Le Data Engineer conçoit des processus ETL (Extarct, Transfort, Load) permettant d’extraire, transformer et charger des données depuis diverses sources vers des bases de données ou des entrepôts de données centralisés.

  • Gestion des bases de données : Le Data engineer assure la performance et la sécurité des bases de données. Cette étape va lui permettre de créer ensuite des modèles adaptés à l’analyse des données et à la conception d’IA.

  • Traitement des données massives : Le Data engineer utilise de multiples technologies pour manipuler efficacement de grandes quantités de données.

  • Collaboration avec les équipes IA : En travaillant aux côtés des Data scientists, il fournit des données prêtes à être utilisées dans des modèles d’apprentissage automatique.

Compétences clés

  • Programmation : Maîtrise de Python, Java ou Scala.

  • Big Data : Expertise dans les frameworks comme Spark, Kafka ou Hadoop.

  • Modélisation et optimisation des données : Connaissances en SQL, NoSQL, et des outils comme Google BigQuery ou Snowflake.

  • Soft skills : Capacité de communication et résolution des problèmes.

Le rôle du Data Engineer dans l’IA

L’IA repose sur des données de haute qualité. Les Data Engineers jouent un rôle stratégique en créant des pipelines robustes qui garantissent l’accès à ces données. Ils participent également à l’intégration des modèles d’IA dans des systèmes opérationnels, renforçant leur rôle dans le développement et la mise en œuvre des solutions IA.

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Chez Diginamic, nous formons chaque année des personnes en reconversion vers les métiers de la data et de l’intelligence artificielle. Nos formations sont axées sur la pratique et l’apprentissage en entreprise. Nos formations certifiantes (Bac+2 à Bac+5) vous permettront d’acquérir les compétences nécessaires pour réussir dans un monde où l’IA est devenue omniprésente.

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Quel parcours choisir pour me reconvertir ?

Développeur web et mobile

Apprendre à concevoir et réaliser des applications Web et Mobile. Maîtriser les différentes étapes du cycle de vie d’une application ainsi que les méthodologies associées.

Concepteur développeur full stack

Concevoir et développer des services numériques à destination des utilisateurs. Intervenir sur l’ensemble du cycle de vie d’une application web, desktop ou mobile.

AI / Data
Engineer

Concevoir et développer des solutions sécurisées pour le traitement et l’analyse des données, construire des infrastructure d’intelligence artificielle.

Business Analyst / Chef de projet AMOA

Orchestrer la transformation digitale de l’analyse d’une problématique métier, sur la formalisation d’une réponse fonctionnelle, jusqu’à la livraison finale de l’application.