Ingénieur data → Ingénieur DevOps
Une transition réaliste de Ingénieur data vers Ingénieur DevOps : compétences transférables, écarts à combler, plan d’apprentissage étape par étape et routes alternatives. Recouvrement de compétences estimé 19 %. Difficulté : Difficile.
Difficulté: Difficile6 étapesDurée: 16 à 20 moisRecouvrement: 19%
Transition de Ingénieur data vers Ingénieur DevOps.
Compétences transférables
- Python / Go scripting
- Cloud (AWS/Azure/GCP)
Compétences à acquérir
- CI/CD pipelines
- Linux
- Docker
- Kubernetes
- Terraform
- Observability
Plan d'apprentissage étape par étape
1. Capitaliser sur votre expérience de Ingénieur data
2–4 semaines
Capitaliser sur
- Python / Go scripting
- Cloud (AWS/Azure/GCP)
Cartographier les compétences transférables — Python / Go scripting, Cloud (AWS/Azure/GCP) — face aux besoins d’un Ingénieur DevOps.
2. Apprendre le cœur du rôle de Ingénieur DevOps
6–10 semaines
Apprendre
- CI/CD pipelines
- Docker
- Git & branching strategies
- Linux
Technologies
AnsibleGitLab CIGitHub Actions
Combler en priorité les écarts les plus importants : CI/CD pipelines, Docker, Git & branching strategies.
3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur DevOps
6–10 semaines
Apprendre
- Terraform
- Kubernetes
- Observability
- Security in pipelines
Technologies
JenkinsArgoCDHelm
Maîtriser les sujets avancés : Terraform, Kubernetes, Observability.
4. Devenir productif sur la chaîne d’outils de Ingénieur DevOps
4–8 semaines
Technologies
AnsibleGitLab CIGitHub ActionsJenkinsArgoCDHelmAzurePrometheus
Être à l’aise avec Ansible, GitLab CI, GitHub Actions et le reste de la stack cible.
5. Pratiquer le travail de Ingénieur DevOps en conditions réelles
4–8 semaines
Livrer un projet personnel ou prendre des tâches de Ingénieur DevOps au travail.
6. Se certifier et se positionner comme Ingénieur DevOps
4–8 semaines
Technologies
CKAHashiCorp Terraform AssociateAWS DevOps Engineer Professional
Mettre à jour CV et LinkedIn autour de Ingénieur DevOps, puis postuler aux postes cibles.