Métiers en expansion de la data : rétrospective 2020
Malgré une année 2020 sinistrée par la crise du COVID-19, les métiers de l'informatique et de la data ont affiché une résilience manifeste sur le plan des recrutements.
N'étant pas limités par les frontières physiques et boostés par cette migration - encore plus brutale - de nos usages vers le digital, les métiers du numérique se multiplient, s'adaptent et évoluent très vite, en particulier ceux impliquant la data, l'IA ainsi que les nouveaux environnements technologiques associés.
Suivre et comprendre l'état de la demande est à ce titre primordial - notamment eu égard les compétences - non seulement pour les recruteurs et les directions RH, mais aussi et surtout vis-à-vis des acteurs de la formation et des individus cherchant à lancer une carrière dans le numérique.
Dans cet article, nous nous intéressons en particulier à quelques métiers spécifiques de la data, suite à notre étude sur plus de 6M offres d'emploi, qui nous a permis de dresser un tableau des métiers et des compétences les plus recherchés par les recruteurs en 2020, mais aussi ceux susceptibles de maintenir une forte expansion en 2021.
Méthodologie
Afin d'analyser la tendance en 2020 des métiers de la data, nous nous sommes penchés sur les données de plus de 6M offres d'emploi uniques publiées en ligne, en exploitant à la fois la normalisation* par nos intelligences artificielles, qui a permis d'analyser et harmoniser les intitulés de postes et les compétences selon le référentiel ROME (au niveau OGR), ainsi qu'une taxonomie spécialisée pour filtrer les métiers et compétences spécifiques pertinents.
Des algorithmes d'Analytics ont également été exploités pour identifier les compétences émergentes, pré et post normalisation, pour ainsi caractériser l'évolution des métiers. Une compétence est considérée comme émergente si elle répond à un nombre de critères : la nouveauté (apparition d’une nouvelle appellation), la récurrence (mention dans plus de 50 offres d’emploi) et la croissance (enregistrement de plus de 30% de croissance sur la période).
*la normalisation est une tâche effectuée par nos intelligences artificielles visant à catégoriser les éléments d'une offre d'emploi selon un référentiel métiers/compétences.
Data Analyst : un rôle pivot entre les données et les besoins opérationnels
Qu'il s'agisse d'études de marché, d'indicateurs de performance ou d'optimisation de la chaine logistique, chaque organisation a désormais besoin de collecter et analyser un ensemble vaste de données, souvent d'une complexité croissante. C'est dans ce sens qu'interviennent des Data Analysts, qui ont le rôle de fouiller ces données suivant un objectif précis, les décrypter et les traduire en un langage intelligible afin d'aider leurs équipes à mieux comprendre l'environnement en évolution et prendre des décisions éclairées.
Sur la base des offres d'emploi, les Data Analysts vérifient d'abord comment les données peuvent être utilisées pour répondre aux questions business et éventuellement résoudre des problèmes, et s'appuient pour cela généralement sur des compétences et outils informatiques ou statistiques nécessaires au traitement des données (Top langages de programmation : SQL, Python, VBA). Ces derniers doivent disposer d'une bonne capacité à comprendre les problématiques opérationnelles des différents services de l'organisation, à la fois pour saisir les besoins ainsi que choisir les formats de présentation appropriés. Enfin, les Data Analysts participent pleinement à la vie et l'amélioration des systèmes d'information (SI) et des environnements de données.
Étant donné que les typologies de la data ainsi que les besoins varient considérablement selon le type de l'organisation, la nature de l'activité, le secteur ou encore les fonctions opérationnelles, les rôles des Data Analysts peuvent tendre en pratique vers des spécialisations en fonctions de ces paramètres. Cela explique aussi, en partie, l'ouverture des offres à des profils moins expérimentés (environ 50%), ainsi que la variété des formations et diplômes recherchés pour ces profils, allant de l'informatique (décisionnelle) au marketing, passant par les mathématiques, les statistiques ou encore le commerce.
Dans certains cas, les rôles des Data Analysts et Data Scientists peuvent se confondre, bien que souvent ces derniers requièrent des compétences plus pointues et exploitent des outils techniquement plus avancés (lire notre récent article sur les Data Scientists).
Cloud Architect : un métier au cœur de la transformation
Alors que les données abondent (Big Data) et les stratégies Cloud deviennent de plus en plus cruciales et complexes, les architectes Cloud (ou Cloud Architects) jouent un rôle clé pour accompagner les organisations vers une transition réussie et rentable, tout en maintenant la qualité et maitrisant les risques.
Les architectes Cloud sont responsables de la conception et la gestion de l'architecture technologique opérationnelle, souvent accessible via un fournisseur Cloud (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, etc.) et qui englobe tout ce qui concerne le fonctionnement des applications (internes et externes), les activités de développement informatique, le stockage et les bases de données, les serveurs, les systèmes de monitoring, le DevOps, les infrastructures liées à l'intelligence artificielle (IA), etc.
En plus de piloter la conception de l'architecture du SI, son implémentation et sa sécurité, y compris le DevOps, les architectes cloud sont souvent chargés de communiquer avec les fournisseurs - et maitriser les technologies associées - pour optimiser et négocier des contrats concernant le matériel, les logiciels et d'autres offres Cloud. C’est un domaine en constante évolution, et le rôle exige de rester au fait des dernières tendances.
Les profils recherchés sont pointus - 85% des postes ont été adressés aux expérimentés - et hautement qualifiés (bac+5). Les recruteurs requièrent parfois de la part des candidats d'avoir des certifications spécifiques selon les fournisseurs privilégiés dans leurs organisations (i.e. AWS Certified Solutions Architect, Certification Azure Solutions Architect Expert), ainsi qu'une bonne maitrise des compétences techniques en lien avec les réseaux, la gestion des données, la programmation (scripting), les approches de virtualisation (i.e. Docker) ou encore le DevOps. La maitrise de l'anglais est aussi fondamentale.
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