L’ingénieur DataOps ou Data Opérations intervient auprès des entreprises pour optimiser le cycle de traitement des données. L’objectif ? Homogénéiser et accélérer l’ensemble des actions que mènent ses collaborateurs sur la Data : prétraitements, nettoyage, transformation et analyse. Face aux quantités immenses de données à gérer, les entreprises peinent à extraire de la valeur de celles-ci ou à passer à l’échelle lors de la création de solutions analytiques. Le DataOps freelance agit, dans ce contexte, en connectant les différentes technologies utilisées par ses coéquipiers des équipes Data.
Quelle est la formation de ce profil IT ? Quelles sont ses compétences et ses qualités ? Comment sélectionner un Ingénieur DataOps freelance ? Retour sur le profil de l’Ingénieur Data Opérations et son rôle en entreprise.
Les Ingénieurs DataOps possèdent des compétences issues du Data engineering et du DevOps. Ils cherchent à mettre en place des méthodes d’automatisation des différents traitements de la donnée, du prétraitement à la transformation en passant par le nettoyage. Ils adoptent une approche orientée processus et créent un lien entre les équipes Data et celles des opérations informatiques.
Afin de bien mener ses missions, l’Ingénieur DataOps doit maîtriser les thématiques et les outils technologiques suivants :
Il est aussi attendu d’un Ingénieur DataOps d’évoluer dans son environnement de travail en respectant une démarche agile.
L’Ingénieur DataOps conjugue sa maîtrise technique et technologique avec ses compétences relationnelles pour mener à bien ses missions.
En plus de ses compétences techniques, l’Ingénieur DataOps doit être en mesure d’assurer une communication fluide avec ses collaborateurs au sein de l’équipe Data, afin de répondre de façon pertinente à leurs besoins et à ceux des projets qu’ils mènent. Cette communication est à mener au quotidien avec les différents acteurs qui peuvent avoir un impact sur son travail : les clients finaux, les équipes Data et Analytics, ainsi que les opérationnels.
Les Ingénieurs DataOps sont également amenés à détecter les points bloquants ou les chaînons manquants dans le cycle de traitement des données, et à proposer des solutions à soumettre à leurs collaborateurs. Le but ? Raccourcir le temps que peuvent prendre les cycles de développement et anticiper les problématiques futures.
Parmi les qualités du DataOps, on peut également citer la réactivité et la capacité à anticiper et à faire face au changement. Celui-ci peut émerger à travers l’arrivée de nouvelles technologies ou la rencontre de problèmes structurels et techniques. Il peut aussi émaner de demandes de clients pointues et particulières.
L’Ingénieur DataOps peut être sollicité à différents niveaux du cycle de traitement des données. Les tâches qui lui sont assignées peuvent être :
Les Ingénieurs DataOps interviennent aussi dans l’optimisation et la réduction du temps d’exécution des algorithmes de Machine learning et de Deep learning. Ceux-ci sont par définition chronophages dans leur fonctionnement, notamment au vu des grandes quantités de données qu’ils utilisent pour leur propre exécution. Avec ces connaissances en algorithmique et infrastructure, un Ingénieur DataOps peut penser les optimisations nécessaires pour accélérer ce type de traitement.
Enfin, l’Ingénieur DataOps participe à la surveillance de toute la chaîne de gestion des données. Il s’assure ainsi de son accessibilité en tout temps pour ses coéquipiers.
L’exercice du métier d’Ingénieur DataOps requiert la maîtrise de nombreux outils.
Les Ingénieurs DataOps peuvent être amenés à développer ou mettre en place des scripts. Pour cela, ils peuvent recourir à différents langages de programmation, tels que Python, JavaScript, Shell, etc.
Afin d’assurer l’évolutivité de leurs pipelines de traitements, les Ingénieurs DataOps peuvent recourir aux outils d’intégration et de déploiement continus, parmi lesquels il est possible de citer : CI/CD, Kubernetes, Docker, Jenkins, GitLab ou Github.
L’ingénieur DataOps utilise au quotidien des technologies permettant de gérer le recueil, le stockage et la gestion des données SQL et noSQL. Il peut être amené à déployer des clusters Hadoop ou Kafka, ou à migrer des données d’une plateforme vers une autre (Cloudera). D’autres outils lui sont aussi connus, tels que Spark, Hive ou Kerberos.
Étant membre d’une équipe et pouvant interagir avec des collaborateurs d’équipes différentes, l’Ingénieur DataOps est amené à utiliser des outils de travail collaboratif, tels que Slack, Jira, Miro, Trello, etc.
Les connaissances et services des Ingénieurs DataOps peuvent être sollicités chez différents acteurs privés et publics, ainsi qu’au sein de divers secteurs d’activité, allant des banques et des assurances aux startups et aux grandes entreprises, en passant par les organismes de recherches indépendants ou gouvernementaux spécialisés dans l’analyse des données environnementales et de la santé. Un Ingénieur DataOps a également la possibilité d’évoluer auprès d’une Entreprise de Service Numérique (ESN) qui le met en contact avec différents clients finaux.
Les Ingénieurs DataOps peuvent agir auprès des entreprises en qualité de salariés ou en tant que consultants indépendants. En fonction des besoins et de la taille de la structure qu’ils intègrent, ils peuvent ainsi évoluer seuls ou être intégrés à une équipe de plusieurs ingénieurs DataOps.
L’Ingénieur DataOps est issu d’une formation de niveau Bac +5 en informatique. Les personnes souhaitant accéder à ce métier peuvent suivre différentes voies, telles que :
Les étudiants de ces différentes filières et spécialisations peuvent effectuer leur Master 1 et 2 ou leur cycle ingénieur en alternance, en vue de découvrir rapidement le monde de l’entreprise. Pour les autres, un stage de fin d’études est généralement requis pour la validation et l’obtention du diplôme. Il leur est possible à ce moment-là d’acquérir une première expérience professionnelle.
Les formations de ce type permettent aux apprenants d’acquérir un solide bagage en mathématiques, en statistiques et en intelligence artificielle. Elles leur garantissent aussi la découverte des différents outils qui peuvent être utilisés durant leur parcours professionnel. Enfin, les cursus d’études en informatique apportent également aux étudiants la possibilité d’aborder les questions relatives aux enjeux de la gestion de projet en informatique. Dans ce cadre, les notions abordées concernent les différentes méthodes de gestion de projet existantes, telles que Kanban, Scrum et Agile, ainsi que les outils technologiques qui leur sont afférents : Jira, Git, etc.
Afin de choisir ou sélectionner un Ingénieur DataOps, il est nécessaire de se fonder sur différents critères, tels que :
Ces différents paramètres doivent être comparés aux besoins du projet ou de la mission. Par ailleurs, et pour faciliter la candidature des profils de type DataOps, rappelons qu’il est important de faire mention des éléments suivants au sein des offres d’emploi ou de mission :
Enfin, d’autres informations utiles peuvent y figurer, tels que les avantages en nature notamment.