Après une augmentation considérable du nombre de projets de data science et de data analytics, beaucoup d’entreprises se sont aperçues que leurs projets data ne pourront être menés à bien tant qu’elles n’auront pas une donnée fiable et de bonne qualité. Ces prérequis sont généralement dépendants de l’architecture data, c’est-à-dire l’ensemble des règles et pratiques autour de la donnée, de la collecte à la consommation, qui se doit d’être robuste et évolutive.
De ce fait, la demande en Data Engineers ces dernières années a beaucoup crû, tandis que l’offre sur le marché est encore assez faible.
Internaliser le poste n’est pas toujours la meilleure option pour une entreprise et il peut être plus judicieux de faire appel à un prestataire externe, Entreprise du Service Numérique (ESN) ou freelance. Cependant, ce type de prestation peut être cher et les tarifs journaliers moyens, également appelés TJM, varient grandement d’un prestataire à l’autre.
Dans cet article, nous verrons quels sont les critères à prendre en compte et vous donnerons les clés pour définir le TJM d’un data engineer.
Définition du concept de TJM
TJM est l’acronyme de Taux Journalier Moyen et correspond, pour les freelances ou les entreprises de services, au tarif facturé au client pour une journée de prestation. Le TJM multiplié par le nombre de jours travaillés dans le mois correspond donc au salaire mensuel perçu par le prestataire.
Le TJM d’un freelance peut parfois sembler élevé mais il faut bien prendre en compte qu’il ne bénéficie pas des avantages d’un salarié et que ce tarif comprend indirectement des tâches comme la comptabilité, la prospection ou les charges.
Le TJM se différencie du forfait, système par lequel un montant de rémunération est fixé en amont pour une mission spécifique. Le forfait est associé à une obligation de résultat ou de moyens.
Définition du métier de Data Engineer ?
Les data engineers occupent une position clé dans les projets data et sont généralement responsables de la conception, de la maintenance et de l’optimisation de l’infrastructure de données.
Plus concrètement, les data engineers interviennent en amont des projets de Data Science et de Data Analytics, et c’est à eux qu’incombe la tâche de collecter, traiter et mettre à disposition les données requises. Il est donc compréhensible que ce rôle soit déterminant pour la réussite d’un projet data, car sans données de bonne qualité, il est impossible de tirer des enseignements ou de faire des prédictions.
Le métier de Data Engineer est un métier demandant à la fois de bonnes compétences techniques en développement, en base de données et en cloud computing et des compétences comportementales car c’est un métier central dans l’entreprise, amené à interagir avec l’ensemble des équipes.
Pourquoi payer un Data Engineer au TJM ?
Il est clair que le forfait présente des avantages, notamment car il permet de déterminer un budget fixe alloué à la mission et de définir un prix au service. Ce type de facturation requiert cependant d’avoir une bonne estimation du temps à consacrer au projet puisqu’il peut s’avérer désavantageux pour le client ou le prestataire s’il est mal évalué.
L’avantage du TJM est qu’il est flexible et que le montant facturé est proportionnel au temps passé sur la mission. Un projet plus complexe que prévu peut donc être rallongé sans que le prestataire ne soit pénalisé.
Dans un domaine comme la data dans lequel les besoins évoluent constamment, d’autant plus si une approche agile est adoptée, le TJM, par sa flexibilité, est plus pertinent qu’un forfait.
Comment évaluer le juste TJM d’un Data Engineer ?
Beaucoup d’aspects entrent en jeu lorsqu’il s’agit de calculer le TJM d’un data engineer. Pour une personne ne connaissant pas le domaine, il est difficile d’évaluer un prix, d’autant plus que les TJM varient grandement d’un prestataire à l’autre pour des raisons parfois obscures.
De manière générale, les TJM se fondent sur un ou plusieurs des points présentés ci-dessous :
- Les prix du marché : les prix appliqués sur le marché vont grandement influer sur le montant du TJM. Un métier en forte demande comme celui de Data Engineer pourra augmenter ses prix au vu de la multitude d’offres. Ce prix varie selon la localisation ; par exemple, les tarifs parisiens ne seront pas les mêmes que ceux appliqués à Nantes. Pour se faire une bonne idée de la fourchette de TJM, vous pouvez consulter des plateformes de freelances comme Malt ou Comet
- Les compétences du consultant : les compétences techniques et fonctionnelles du data engineer influent grandement sur son TJM. S’il maîtrise des outils très demandés et rares ou s’il a une grande expérience sur une certaine technologie, son TJM sera logiquement plus élevé. Les compétences comportementales (soft skills) ne sont pas à négliger et doivent également être évaluées.
- L’expérience du consultant : plus un data engineer est expérimenté, plus son TJM est élevé. Bien sûr, il n’y a pas que le nombre d’années à prendre en compte mais aussi le type d’expériences, les responsabilités endossées et les environnements de travail (grand groupe, startup, freelance…).
- Le type de mission et les responsabilités : le TJM peut également varier selon plusieurs critères directement liés à la mission comme l’urgence, la stack technique, les enjeux, la valeur ajoutée ou les frais. Si le client demande une grande variété de missions, de technologique ou un poste avec des responsabilités, le TJM sera plus élevé.
Les prix du marché de la journée d’un Data Engineer
Le salaire du Data Engineer est élevé car c’est un métier technique et en très forte demande. Le TJM d’un Data Engineer junior en freelance se situe entre 500 et 700€ (à Paris), contre un TJM allant jusqu’à 1000€ pour un profil plus expérimenté.
Comme précisé auparavant, le montant du TJM peut varier selon le nombre et la diversité des missions proposées ou selon les outils utilisés, certains étant moins courant que d’autres.
Pour une démarche parfaitement transparente, l’évaluation du TJM peut se faire directement avec le prestataire selon des critères précis.
Chez Modeo, nous proposons une grille tarifaire simple, fondée sur le nombre d’années d’expérience du Data Engineer et sur ses compétences techniques.
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