Ingénieur DataOps freelance

Quelles sont les compétences que doit maitriser un Ingénieur DataOps ?

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 :

• la programmation et le génie logiciel (Python, Java, JavaScript, Shell) ;
• la gestion des données (SQL, NoSQL) ;
• la gestion des outils Cloud (AWS, GCP, etc.) ;
• la gestion de l’environnement, des tests unitaires, de l’automatisation et des versions ;
• les outils d’intégration continue.

Il est aussi attendu d’un Ingénieur DataOps d’évoluer dans son environnement de travail en respectant une démarche agile.

Quelles sont les qualités d’un Ingénieur DataOps freelance ?

L’Ingénieur DataOps conjugue sa maîtrise technique et technologique avec ses compétences relationnelles pour mener à bien ses missions.

Fluidité de la communication

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.

Anticipation des problèmes futurs

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.

Réactivité et flexibilité face aux changements

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.

Dans quel projet intervient un Ingénieur DataOps freelance ?

L’Ingénieur DataOps peut être sollicité à différents niveaux du cycle de traitement des données. Les tâches qui lui sont assignées peuvent être :

• l’intégration et la collecte des données issues des applications tierces (CRM, régies publicitaires, réseaux sociaux, etc.) ;
• l’aide au nettoyage des données et à la gestion des problématiques de persistance des données, au sein des gisements de données de son entreprise ;
• la caractérisation des architectures des produits technologiques ;
• la définition des processus et des bonnes pratiques pour faciliter le travail des équipes Data et fluidifier la communication entre les équipes opérationnelles, les développeurs et les spécialistes de la donnée.

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.

Quels sont les outils d’un Ingénieur DataOps ?

L’exercice du métier d’Ingénieur DataOps requiert la maîtrise de nombreux outils.

Les outils de développement

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.

Les outils d’intégration continue

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.

Les outils de gestion des données

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.

Les outils de travail collaboratif

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.

Pour qui travaille un Ingénieur DataOps freelance ?

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.

Comment se former au métier d’Ingénieur 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 masters en développement et génie logiciel, avec une spécialisation en Data science ;
• les masters Big Data et gestion des grandes données ;
• les écoles d'ingénieurs avec un parcours informatique.

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.

Comment choisir un Ingénieur DataOps freelance ?

Afin de choisir ou sélectionner un Ingénieur DataOps, il est nécessaire de se fonder sur différents critères, tels que :

• son niveau d’expertise et son expérience dans le domaine ;
• ses honoraires ou son Taux Journalier Moyen (TJM) ;
• ses technologies de prédilection ;
• ses disponibilités.

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 :

• la durée de la mission ;
• la rémunération ;
• la nature du projet ;
• les technologies utilisées durant le projet ;
• les modalités de travail (mi-temps, temps plein, en télétravail ou en présentiel).

Enfin, d’autres informations utiles peuvent y figurer, tels que les avantages en nature notamment.