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Conseil

Cloud : trois compétences à mettre en avant en 2017 sur votre CV

Avec des stratégies Cloud qui avancent rapidement dans les entreprises, l’expertise dans certaines technologies types, dans les conteneurs et dans le Machine Learning commence à intéresser les recruteurs.

Paul Korzeniowski
par
Publié le: 03 févr. 2017

Progresser, évoluer, monter en compétence : ce sont les étapes qu’un professionnel de l’IT doit suivre pour son parcours de carrière. Toutefois, la tâche peut être ardue lorsqu’il s’agit de Cloud Computing et de son marché qui évolue à Vitesse grand V.

« De nos jours, le monde des technologies change rapidement, et les compétences recherchées par les entreprises suivent le même rythme », affirme John Reed, directeur exécutif chez Robert Half Technology, un spécialiste du recrutement IT.

Les technologies Cloud et l’intérêt qu’elles suscitent continuent de progresser : le cabinet d’étude IDC prévoit que les dépenses dans les services Cloud passent de 96,5 milliards de dollars en 2016 à 195 milliards de dollars en 2020, s’inscrivant sur un rythme de croissance annuel moyen de 20,4%.

Dans ce contexte, les entreprises se retrouvent confrontées à une pénurie de talents, alors même qu’elles déploient en interne leur stratégie Cloud, explique de son côté Jay Lyman, analyste principal, spécialisé dans les conteneurs et le Cloud, chez 451 Research.

Il existe toutefois quelques astuces que les professionnels du secteur peuvent utiliser pour espérer que leur CV remonte sur le haut de la pile des recruteurs. Par exemple, les fonctions et titres génériques, comme architecte Cloud, tendent à se noyer dans la masse. Il est donc préférable de mettre en avant des compétences et des certifications acquises sur des technologies particulières, propres à certains fournisseurs, ou encore celles dédiées à des technologies très tendance comme les conteneurs ou le Machine Learning.

Qualifiez spécifiquement vos compétences Cloud

Les entreprises sont nombreuses à rechercher des professionnels doués de compétences spécifiques à certains fournisseurs ou plateformes, comme AWS ou Microsoft Azure, souligne John Reed. Pour satisfaire cette demande, les administrateurs Cloud doivent donc mettre en avant leurs certifications et leur programme de formations. Microsoft propose depuis longtemps un programme de avec de nombreuses options sur Azure : Microsoft Azure Fundamentals, Implementing Microsoft Azure Infrastructure Solutions, Microsoft Azure Developer Solution Architect, Developing Microsoft Azure Solutions, Architecting Microsoft Azure Solutions et Microsoft Azure Management Tools.

AWS, bien qu’ayant pénétré le marché professionnel plus récemment, a également créé son propre programme. Le groupe a bâti des cours et des certifications adaptés, comme par exemple AWS Certified Solutions Architect Associate, AWS Developer Associate, AWS DevOps Architect et AWS Technical Essentials.

Les conteneurs ne doivent pas être oubliés

Le marché des conteneurs applicatifs devrait progresser en moyenne de 40% par an, affirme 451 Research, passant de762 millions de dollars en 2016 à 2,7 milliards de dollars en 2020. « Les conteneurs sont une très forte tendance », affirme Jay Lyman.

Les formations sont nombreuses pour tous administrateurs cherchant à acquérir les bonnes compétences. Red Hat propose par exemple une formation centrée le développement avec RHEL, son Paas OpenShift et Docker.

De son côté, Mirantis propose une formation de deux jours sur Kubernetes et Docker. Les sujets abordés sont les suivants :

  • Les bases des technologies de conteneurs ;
  • Les différences entre les conteneurs et les machines virtuelles ;
  • Comment utiliser les conteneurs pour accélérer le développement d’applications ;
  • Comment utiliser Docker pour exécuter et gérer des conteneurs ;
  • Comment construire des images Docker ; et
  • Comment installer « from scratch » un cluster Kubernetes.

Le Machine Learning

Comme les conteneurs, le Machine Learning est un sujet très en vogue, connecté naturellement au Cloud. Mais pour la plupart des entreprises, il s’agit d’avantage d’un besoin sur le long terme, soutient Jay Lyman. Avec le Machine Learning, les systèmes détectent automatiquement des contextes changeants, s’adaptent, et prennent des décisions par eux-mêmes. Cette technologie a la capacité de porter l’automatisation de systèmes à un niveau supérieur et d’améliorer la prise de décision dans les entreprises.

 

 

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