Pipelines, ETL, data lakes, orchestration — le métier qui rend possible tout le reste de la donnée.
On parle beaucoup de Data Science et d'IA, mais derrière chaque modèle ML qui tourne en production, derrière chaque dashboard qui s'actualise chaque matin, il y a un Data Engineer. Ce métier est encore méconnu — pourtant, c'est lui qui rend possible tout le reste.
Chaque donnée suit un chemin balisé, de la source brute à la consommation métier.
Deux philosophies pour bouger et transformer la donnée.
Deux approches complémentaires pour stocker la donnée à grande échelle.
Airflow orchestre, dbt transforme, Snowflake stocke — un trio devenu standard.
# DAG Airflow — pipeline quotidien E-commerce
from airflow.decorators import dag, task
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime
@dag(schedule="0 6 * * *", start_date=datetime(2026, 1, 1))
def pipeline_ecommerce():
# 1. Ingestion des commandes depuis l'API (Extract + Load)
ingestion = BashOperator(
task_id="ingest_orders",
bash_command="python /jobs/ingest_orders_api.py --date {{ ds }}",
)
# 2. Transformation avec dbt (Transform)
transform = BashOperator(
task_id="dbt_run",
bash_command="dbt run --select orders+ --vars '{date: {{ ds }}}'",
)
# 3. Tests de qualité automatiques
quality = BashOperator(
task_id="dbt_test",
bash_command="dbt test --select orders+",
)
ingestion >> transform >> quality # dépendances déclaratives
pipeline_ecommerce()dbt run --select orders+ exécute le modèle orders et tous ses descendants. Airflow orchestre le déclenchement, dbt gère les dépendances SQL entre modèles. Le Data Engineering est un métier d'infrastructure au service de la donnée. Il exige la rigueur de l'ingénieur logiciel appliquée aux systèmes distribués. Ce qui le rend passionnant : il est au croisement de tout — système, base de données, cloud, métier. Chaque pipeline résout un vrai problème.
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