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Ingénieur-e DataOps : un métier du futur passionnant

Vous cherchez un emploi dont l’avenir est assuré, une profession qui vous ouvrira des perspectives passionnantes pendant de nombreuses années ? Alors le métier d’ingénieur-e DataOps est peut-être fait pour vous ! Vous trouverez ci-dessous des informations sur les exigences, les prérequis et les possibilités de cette profession.

Que signifie DataOps ?

Le DataOps (Data Operations, opérations sur les données) n’est ni un produit, ni un service, ni une solution informatique. Il s’agit d’une approche qui relie de manière transparente les utilisateurs et les créateurs de données, afin de trouver rapidement des données de tout type dans un réseau informatique et d’améliorer leur qualité et leur disponibilité. Pour les utilisateurs et utilisatrices, cela signifie que le DataOps améliore, grâce à des processus automatisés, la disponibilité, l’accessibilité et l’intégration de données. Ainsi, il permet une plus grande adaptabilité, une meilleure fiabilité et sécurité des données, une plus grande agilité, des temps réduits pour la mise à disposition des informations et d’analyses et une gestion des données plus rentable dans l’ensemble. Mais attention : le DataOps implique toujours le passage d’un développement manuel des données à un développement automatisé et surtout dynamique. En d’autres termes, ce n’est pas une approche laborieuse dont les résultats sont définitifs et reproductibles dans les moindres détails.

Quelles sont les différences avec le DevOps ?

Contrairement au DataOps, qui se situe à un niveau supérieur, le DevOps (Development et IT operations, développement et opérations informatiques) est une méthodologie qui permet aux entreprises de réduire les coûts et le temps consacrés aux cycles de développement et de la production de logiciel, en optimisant les synergies entre les équipes de développement logiciel, d’exploitation informatique et d’ingénierie. Le DevOps est focalisé sur la transformation du déploiement des développements logiciels, le DataOps se concentre sur la transformation des modèles d’analyse et des systèmes d’intelligence, grâce aux travail des ingénieur-es DataOps.

Quelles sont les tâches d’un-e ingénieur-e DataOps ?

Les entreprises qui souhaitent adopter une méthodologie DataOps doivent désigner une personne qui supervisera ce processus en permanence : l’ingénieur-e DataOps. Les ingénieur-es DataOps sont essentiellement responsables de l’environnement de développement des données et créent les outils que les ingénieur-es et les analystes de données utiliseront durant le développement. Ils/elles ne travaillent donc pas directement avec les données elles-mêmes, mais interviennent dans l’environnement et les processus par lesquels les autres membres de l’équipe peuvent créer les produits de données.

Les tâches des ingénieur-es DataOps peuvent être classées en trois catégories :

Création

Les ingénieur-es DataOps planifient et mettent en œuvre des projets DataOps grâce à des projets de validation de concepts, généralement au cours de la production.

Pour ce faire, ils/elles créent des logiciels d’automatisation pour l’utilisation de systèmes de stockage de données, d’ordinateurs portables de science des données, de la formation, du référentiel de modèles, du référentiel de fonctionnalités, du déploiement continu, du déploiement de modèles et de la surveillance.

Exploitation et surveillance

Les ingénieur-es DataOps veillent à ce que les systèmes de production IA soient disponibles, modulables et puissants. Les modèles d’apprentissage nécessitent d’énormes quantités de données et de calculs, ce qui les rend coûteux et chronophages. Les ingénieur-es DataOps sont des experts en algorithmes d’apprentissage et en infrastructure, et sont capables de diviser le temps d’entraînement des modèles par dix ou plus.

Communication

Les ingénieur-es DataOps présentent et expliquent les bonnes pratiques et les outils aux équipes de science des données, afin d’augmenter la productivité et d’éviter les erreurs fréquentes.

Formation et prérequis pour un poste d’ingénieur-e DataOps

En DataOps, il est nécessaire de préparer et d’entretenir des données, des modèles, des savoirs et des workflows (par exemple dans la production). Grâce au travail des  ingénieur-es DataOps, les data scientists n’ont plus besoin de se charger de l’infrastructure et peuvent se concentrer sur l’ingénierie des modèles et le feature engineering. Pour mener à bien leur mission, les ingénieur-es DataOps doivent bien connaître la science des données et l’exploitation des systèmes de production.

Selon la taille et les processus de l’entreprise, les tâches des ingénieur-es DataOps pourraient être attribuées aux data scientists ou aux data engineers. Ainsi, la majorité des ingénieur-es DataOps a suivi une formation en informatique, notamment des cours de DevOps et d’autres technologies agiles. D’autres ont travaillé avant comme data engineers et ont élargi leur domaine de compétence. Peu importe les expériences professionnelles, les qualifications et compétences suivantes sont indispensables :

• expérience dans des projets d’implémentation
• expérience avec SQL et Python (ou équivalent)
• maîtrise des outils d’intégration continue et des tests unitaires
• connaissance des technologies du cloud comme AWS ou GCP
• expérience dans le déploiement de produits de gestion des données, d’analytique, de pipelines de données ou de science des données
• expérience avec Docker (un atout)
• Trois aspects clés des compétences méritent d’être soulignés : le développement technique, compréhension des types de données et communication avec l’environnement.
• connaissances et compétences en développement software
• aptitudes en communication et en argumentation, afin de pouvoir convaincre les analystes et les ingénieur-es que le DataOps comporte de nombreux avantages. En effet, pour de nombreuses entreprises, il s’agit d’un obstacle qui ne doit pas être sous-estimé. Pourtant, dès qu’une méthode DataOps est implémentée, ses détracteurs reconnaissent vite qu’ils gagnent du temps et que le travail est plus facile.

Quelles sont les perspectives professionnelles ?

L’importance des ingénieur-es DataOps continuera de grandir, car de plus en plus d’entreprises traitant de grands volumes de données adoptent une approche analytique dans leurs prises de décision. Par conséquent, les candidat-es qualifié-es auront de très bonnes chances de trouver un emploi dans des entreprises axées sur les données ou ouvertes à ce type d’approche.