22 Fév Les métiers du big data en 2021

L’Intelligence Artificielle, l’Internet des Objets, les véhicules hybrides et d’autres tendances émergentes deviennent de nos jours incontournables. Mais pour alimenter ces systèmes, il faut travailler les données issues du Big Data.

En France, 43 % des entreprises concrétisent des projets de restructuration en vue de saisir les opportunités qu’offrent les méga données. Dans le secteur public, l’État s’engage aussi dans cette tendance du numérique. De multiples initiatives de digitalisation, si l’on ne cite que le projet « Nouvelle France Industrielle », voient le jour.

Faire carrière dans le Big Data, c’est donc explorer une voie grande ouverte pour des opportunités jusqu’alors inédites. Suite aux analyses des appels d’offres et des publicités, ainsi qu’aux études des allocations de budgets des entreprises de 2016 à 2019, une liste des métiers les plus demandés du Big Data est établie. Tour d’horizon de ces emplois prometteurs d’aujourd’hui et de demain !

L’ingénieur de données ou data engineer

Une des niches les plus rentables du moment, le métier d’ingénieur de données est boosté par la transition des sociétés vers le système Big Data. La demande de savoir-faire relatif à cet emploi ne cesse alors d’augmenter depuis 2016.   

Le data engineer est chargé de réaliser des exploitations de données et des calculs d’indicateurs à des buts analytiques. Il résout des besoins métier de reportings. En somme, les tâches consistent à assister les équipes sur les aspects opérationnels de la gestion des données.

Pour exercer ce métier, la maîtrise des technologies du Big Data et des techniques de management des données s’impose. Hadoop et Spark figurent parmi les principaux outils avec lesquels jongler.

L’ingénieur DevOps/Cloud

Si l’ingénieur de données se tourne plutôt vers les aspects opérationnels, l’ingénieur DevOps se spécialise quant à lui dans les aspects infrastructurels. La demande pour cette compétence fait également preuve de hausse constante.

Ce métier constitue le pendant agile des profils de développeur, de testeur et d’intégrateur logiciel. De manière générale, les allers-retours entre les divers acteurs du projet rallongent les temps de traitement. Cette situation est d’autant plus compliquée dans le Big Data où les difficultés techniques et organisationnelles s’accentuent. L’ingénieur vise alors l’automatisation des flux de développement des logiciels et la minimisation des redondances. Des outils spécialisés tels que Git, Jenkins, Docker et Ansible sont à sa disposition.  

Sans développer les applications à proprement parler, l’ingénieur DevOps fait souvent office d’interface entre les développeurs et l’intégrateur. Il facilite la gouvernance IT et apportera plus de valeur ajoutée avec une compétence Cloud.  

L’architecte Big Data

Aidant les entreprises dans les aspects d’organisation du Big Data, cet expert exerce un métier technico-fonctionnel. Peu impliqué dans les tâches de développement, il joue en revanche le rôle de conseil. L’architecte Big Data fournit la cartographie des outils nécessaires au projet, en appuyant les impacts attendus par du benchmark. Il collabore de près avec les décideurs pour la mise en place des solutions retenues.

Pour réussir ce métier, les référentiels de management de système d’information doivent être maîtrisés. Il faut également connaître les principes d’urbanisation d’un SI.

Soumis à des exigences rigoureuses de la part des recruteurs, le profil d’architecte Big Data perçoit une des meilleures rémunérations du Big Data.

L’administrateur/ intégrateur Big Data

Beaucoup d’entreprises dépassent actuellement le cadre du Proof of Concept, ou simple démonstration de faisabilité d’une idée, pour déployer de véritables projets Big Data. Ce fait explique la hausse de la demande pour le métier d’administrateur Big Data depuis 2020.

Ce profil est lié à l’administration des technologies Big Data. Il s’assure en premier lieu du bon fonctionnement des technologies utilisées. La gestion des aspects sécuritaires revient également à l’administrateur Big Data. Celui-ci attribue alors les autorisations aux utilisateurs des technologies déployées.

Parmi les compétences requises figurent la maîtrise de Linux et des outils Hadoop, ainsi que la familiarisation avec les protocoles de sécurité.

Le data analyst

Au carrefour de l’ingénierie Big Data et de la Business Intelligence, le data analysis couvre les aspects frontaux du projet Big Data. Le professionnel de ce domaine répond aux besoins de données synthétisées qu’expriment les entreprises pour des fins décisionnelles. Élaboration de tableaux de bords et calcul d’indicateur de performance font partie des missions du data analyst.

Ce métier exige la maîtrise des outils de reporting et de suivi. Il nécessite aussi des aptitudes communicationnelles pointues, vu que le data analyst doit échanger avec les décideurs.

Le développeur Big Data

Orienté vers le côté applicatif du projet, le développeur Big Data s’occupe du développement logiciel. Il se sert d’un langage de programmation comme le Python et des API spécialisées en vue de développer des briques applicatives. À la différence des métiers du data scientist et du data engineer portant sur les données, celui du développeur Big Data est directement lié au logiciel. Cet expert doit maîtriser le développement distribué et la réalisation parallèle des travaux sur Hadoop.

Suite à l’intégration du SQL dans l’outil Hadoop, la demande relative à ce métier se stabilise. Elle pourrait même disparaître avec les plateformes Spark et Hadoop qui deviennent de moins en moins complexes.  

Le data scientist

Cet expert apporte ses services en aval du data engineer. Il fait parler les données avec des modèles mathématiques comportementaux. Grâce aux techniques de data science, il est possible d’anticiper le comportement d’un sujet et de déduire par la suite les actions à mener.

Dans les réseaux sociaux par exemple, le data scientist développe des algorithmes pour proposer les « pages que vous pourriez aimer » et les « personnes que vous pourriez connaître ». Dans le domaine bancaire, il établit des modèles de scoring pour décider d’accorder ou non un prêt.

Le technical leader Big Data

Il s’agit d’un nouveau métier apparu en 2020. Jouant le rôle de référent technique dans le projet, le Tech Lead se situe à la frontière de trois profils : celui de data engineer, d’intégrateur et d’architecte. Il est chargé d’accompagner le groupe dans la détermination de stratégie d’intégration des technologies de Big Data. Il doit aussi valider le fonctionnement des technologies retenues pour la production.