12 septembre 2024

Devenir DataOps Engineer, tout savoir sur le métier (rôle, formation, salaire).

Le métier de DataOps Engineer est en pleine expansion. Il répond aux besoins de plus en plus complexes des entreprises en matière de gestion et d’exploitation des données. Ce poste essentiel dans les équipes IT nécessite des compétences multiples en Data Science ou en administration des bases de données. Il est présent dans tous les secteurs et dans les petites et grandes entreprises. Découvrez le rôle du DataOps Engineer, la formation nécessaire et le niveau salarial de ce métier de la data.

Qu’est-ce qu’un DataOps Engineer ?

Un DataOps Engineer ou Data Ops, est un professionnel spécialisé dans la gestion des pipelines de données et l’optimisation des flux de données au sein d’une entreprise. Il s’agit d’un rôle crucial qui combine des compétences en ingénierie des données, DevOps et gestion de données.

Inspiré des pratiques DevOps dans le développement de logiciels, le DataOps Engineer vise à améliorer la collaboration entre les équipes de données et d’opérations IT. Il garantit ainsi la fluidité et la qualité des données tout au long de leur cycle de vie.

Par ailleurs, ce professionnel de la data joue un rôle clé dans l’automatisation des processus de gestion de données, l’intégration continue et la livraison continue de la data. Il peut ainsi fournir aux entreprises des informations fiables et prêtes à être utilisées dans les pratiques de Data Driven.

Quel est le rôle d’un DataOps Engineer ?

Le DataOps Engineer intervient à toutes les étapes du cycle de vie des données. Son rôle est vaste et couvre plusieurs aspects tels que la conception, la mise en œuvre et la maintenance de pipelines robustes et efficaces. Il assure au quotidien que les données circulent sans interruption des sources vers la plateforme de stockage ou d’analyse.

Pour réussir cette prouesse, le DataOps Engineer collabore étroitement avec d’autres métiers comme développeur de logiciel, Data Analyst ou Data Scientist. L’intervention de ces spécialistes permet de garantir la sécurité, la qualité et la conformité des données en circulation. Elle répond de manière efficace et sécurisée aux besoins de l’entreprise en matière de données.

Quelles sont ses principales missions ?

Le DataOps Engineers est chargé de mettre en œuvre et piloter la méthodologie DataOps. Sa responsabilité s’étend sur l’ensemble du cycle de vie des données. Voici les 5 principales missions du Data Ops.

Conception et développement de pipelines de données

Le Data Ops prend en charge les projets data de l’entreprise. Cette mission inclut la collecte, le traitement et le chargement des données dans les datawarehouses ou les plateformes d’analyse. Il met également en place des outils de pointe pour l’orchestration des données et l’optimisation des pipelines.

Automatisation des processus

Le DataOps Engineer travaille sur l’automatisation des processus de gestion des données. Cette activité permet aux équipes de limiter les erreurs, gagner du temps et optimiser les coûts. Sa réalisation se fait à l’aide d’outils d’intégration continue et de déploiement continu, et des scripts d’automatisation produits par l‘ingénieur DataOps.

Garant de la qualité des données

Tout d’abord, le Data Ops met en place des standards de qualité de données. Ils servent de modèles au développement de futurs pipelines. Il implémente ensuite des contrôles de qualité pour assurer l’exactitude, la complétude ainsi que la cohérence des données. Il peut ainsi corriger au plus vite les anomalies détectées.

Surveillance et optimisation des pipelines de données

Le Data Ops surveille en permanence les performances des pipelines de données et systèmes de stockage. Il peut ainsi détecter les éventuels goulots d’étranglement et mettre en place les optimisations nécessaires. Il effectue également des ajustements de configuration pour améliorer l’efficacité des flux de données.

Renforcement de la collaboration interdisciplinaire

Et enfin, lors des projets IT, le DataOps Engineer collabore étroitement avec les équipes métiers et les Data Scientists. Il peut ainsi mieux comprendre les besoins des utilisateurs finaux et concevoir des solutions adaptées avec le Data Analyst et le Data Developer. Il met également en place une documentation claire et détaillée pour faciliter les échanges.

Quelles compétences sont nécessaires pour devenir DataOps Engineer ?

Pour réussir dans le métier de Data Ops, vous avez besoin d’un ensemble diversifié de compétences techniques et transversales.

Des compétences techniques pour maîtriser les systèmes en place

Vous maîtrisez les langages de programmation comme Python, Java, Scala ou SQL. Ces connaissances sont indispensables pour le développement de pipelines et l’automatisation des processus. Mais d’autres compétences techniques sont également nécessaires pour travailler dans une équipe DataOps :

• connaissance en matière de plateforme cloud ;
• maîtrise des outils de données tels que Hadoop, Spark ou Kafka ;
• familiarité avec les pratiques DevOps ;
• expertise dans les outils d’intégration et déploiement continu ;
• maîtrise de la méthode Agile pour la gestion des projets.

Une optimisation continue avec des compétences transversales

Mais des expertises techniques seules ne suffisent pas aux candidats pour réussir dans le monde du DataOps. Vous devez également disposer d’autres compétences personnelles et humaines :

• capacité à identifier, analyser et résoudre les problèmes liés à la data ;
• compétences en communication écrite et orale pour collaborer efficacement avec les équipes métiers et Data Science ;
• être adepte de l’apprentissage continu pour rester informé des dernières tendances en matière de DataOps.

Quelle formation et diplôme pour devenir DataOps Engineer ?

Le métier de Data Ops est relativement récent. Il n’existe donc pas de parcours de formation unique pour préparer les candidats à travailler dans ce domaine. Cependant, plusieurs diplômes ou formations peuvent vous aider à acquérir des compétences nécessaires pour prétendre à un emploi dans le DataOps comme une licence en informatique, un master en Data Science ou des certifications DevOps.

Dans quel type d’environnement travaille un DataOps Engineer ?

Ce professionnel de la data travaille généralement au sein d’une équipe pluridisciplinaire composée de Data Analysts, Data Scientists, développeurs DevOps et d’ingénieurs en infrastructure. Son lieu de travail dépend de la taille et de la structure de l’entreprise.

Dans une start-up ou une PME, le consultant peut prendre en charge toutes les étapes du cycle de vie des données, de la collecte à la mise à disposition des utilisateurs. Dans les grandes entreprises comme les établissements financiers, il peut se spécialiser dans une partie spécifique du pipeline de données et collaborer avec d’autres Data Engineers.

Vous préférez travailler dans un environnement changeant ? Vous pouvez intégrer une société de conseil ou devenir freelance. Vous interviendrez alors auprès de différentes entreprises en tant que consultant DataOps pour les aider à optimiser leur pipeline de données.

Quel est le salaire moyen d’un DataOps Engineer ?

La rémunération d’un Data Ops dépend de plusieurs facteurs.

• L’expérience. Un consultant expérimenté avec plusieurs années de pratique gagne un salaire plus élevé qu’un candidat débutant.
• Le champ de compétences. Les compétences avancées telles que le Cloud Computing ou le Big Data permettent aux candidats de prétendre à des salaires plus importants.
• La localisation. Les entreprises situées dans les grandes villes comme Paris ou Bordeaux proposent en général des salaires plus élevés.
• La taille de l’entreprise. Les grandes entreprises comme celles du secteur financier sont connues pour des niveaux de salaire plus attractifs.

Dans tous les cas, le salaire annuel moyen pour un poste de Data Ops est de 45 000 euros. Les offres d’emploi démarrent avec 35 000 euros pour un ingénieur débutant et peuvent atteindre entre 55 000 euros et 65 000 euros pour le niveau confirmé ou senior.

Quelles sont les opportunités d’évolution de carrière ?

Avec une demande croissante d’experts en gestion de données, les opportunités d’évolution de carrière sont nombreuses pour un Data Ops. Vous pouvez vous spécialiser dans des postes techniques plus responsabilisants comme ingénieur DevOps pour les données, ingénieur Big Data, architecte DataOps, ou encore expert en Machine Learning. Vous pouvez également opter pour des postes de management comme DataOps Manager ou directeur des données (CDO).

Le DataOps Engineer est un métier attractif dont les perspectives d’évolution ne manquent pas. Que vous soyez débutant, confirmé ou senior, les salaires proposés dans les différentes offres d’emploi sont attractifs. Avec une formation adéquate et des expériences pratiques, ce métier peut vous mener vers des carrières enrichissantes dans de nombreux secteurs.

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