Essentiel pour garantir la qualité et la pertinence des données utilisées par les systèmes informatiques, le Data Modeler conçoit et structure les modèles de données d’une entreprise. Recruter un Data Modeler nécessite de bien comprendre ses missions, ses compétences, ainsi que les spécificités du métier. Suivez notre guide pour réussir le recrutement d’un Data Modeler.
Les principales missions du Data Modeler
Le Data Modeler est responsable de la création et de la gestion des modèles de données utilisés au sein d’une organisation. Ses missions comprennent :
Analyse des besoins métier : il travaille en lien étroit avec les parties prenantes (départements IT, business, etc.) pour comprendre les besoins en matière de données ;
Conception de modèles de données : il met en œuvre des modèles de données et met en place la stratégie de gestion de données d’une entreprise ;
Optimisation des bases de données : il améliore les performances des bases de données en proposant des ajustements basés sur ses analyses de données ;
Collaboration avec les équipes de développement : il veille à la bonne intégration des modèles de données dans les systèmes applicatifs ;
Documentation et maintenance : il maintient une documentation à jour des modèles de données et effectue des améliorations au fur et à mesure que les besoins évoluent.
Les compétences attendues
Le Data Modeler doit posséder une solide connaissance des concepts de gestion des données ainsi qu’une bonne compréhension des enjeux métier. Il doit également comprendre les besoins business pour les transformer en modèles de données efficaces. Enfin, la maîtrise des différents systèmes de bases de données est indispensable.
Les hard skills du Data Modeler
Compétences
Méthodes et outils
Logiciels de gestion de base de données SQL et NoSQL
MySQL
PostgreSQL
MongoDB
Cassandra
Hadoop
Spark
Modélisation de données, MCD (Modèles Conceptuels de Données)
ER/Studio
PowerDesigner
Les soft skills du Data Modeler
Compétences
Intérêt pour le poste
Communication
Pour échanger efficacement avec l’ensemble des équipes pour comprendre les besoins et expliquer les solutions proposées.
Esprit d’analyse et de synthèse
Pour comprendre rapidement des environnements complexes et trouver les solutions adaptées.
Esprit d’équipe
Pour collaborer avec les équipes de développement, d’analystes de données ou les équipes métier.
Comment réussir le recrutement d’un Data Modeler ?
Pour réussir le recrutement d’un Data Modeler, il est essentiel de définir les besoins de votre entreprise. Voici quelques étapes à suivre :
Définir le périmètre du poste : spécifiez clairement les missions et les projets auxquels le Data Modeler participera. Sera-t-il responsable de la conception des modèles physiques, logiques ou les deux ?
Évaluer ses compétences techniques : pendant les entretiens, posez des questions pratiques sur la modélisation de données, la gestion des bases de données et les outils utilisés pour tester ses connaissances ;
Tester sa capacité d’adaptation : proposez au candidat des études de cas pour évaluer sa capacité à comprendre les besoins métier et à concevoir des solutions adaptées ;
Consulter ses références : consultez ses références professionnelles et demandez-lui de vous expliquer un projet sur lequel il a aimé travailler. Pourquoi ? Quelles solutions a-t-il proposées ?
La rémunération du Data Modeler
Paris
Grandes villes
Date de dernière mise à jour
Junior (0-2 ans d’exp)
40 K € – 50 K €
35 K € – 45 K €
avril 2024
Confirmé (2-5 ans d’exp)
50 K € – 60 K €
45 K € – 55 K €
avril 2024
Senior (+5 ans d’exp)
60 K € – 80 K €
55 K € – 70 K €
avril 2024
Quelles évolutions de carrière pour un Data Modeler ?
Au cours de sa carrière, le Data Modeler peut évoluer vers des postes de Chief Data Officer, Data Architect ou encore Data Scientist.
Après avoir acquis de l’expérience, il peut également choisir de devenir consultant indépendant pour des entreprises.
Les formations et écoles qui ouvrent au métier de Data Modeler
Pour exercer le métier de Data Modeler, il est recommandé de suivre une licence ou un master en informatique à l’université. Certains masters proposent une spécialisation en base de données ou en gestion de l’information.
Il est également possible de devenir Data Modeler dès l’obtention d’un diplôme dans une école d’ingénieur comme CentraleSupélec, Télécom Paris ou l’ENSIMAG qui proposent des formations orientées big data et gestion des données.
Enfin, certaines certifications professionnelles telles que Data Modelling Certified Professional (DMCP) peuvent ouvrir au métier de Data Modeler.
