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Ingénieur MLOps
Expert en industrialisation et déploiement des modèles de machine learning en production.
18 000 – 46 000 EUR (€)
Salaire moyen / an
Formation supérieure en informatique, ingénierie ou data science, généralement bac +5
Niveau de formation
00
Niveau d'automatisation
Medium
Difficulté
Positif
Employabilité
12-24 mois
Tension sur le marché
Élevée
Mobilité internationale
Possible
Niveau d'automatisation
Medium
Difficulté
Positif
Employabilité
12-24 mois
Tension sur le marché
Élevée
Mobilité internationale
Possible
À propos
L'ingénieur MLOps est responsable de la mise en place, de l'automatisation et du suivi des pipelines de machine learning. Il assure l'industrialisation des modèles, leur déploiement fiable en production ainsi que leur maintenance opérationnelle. Ce rôle est clé pour garantir la performance, la scalabilité et la robustesse des solutions basées sur l'intelligence artificielle au sein de l'entreprise.
Compétences
Compétences techniques
- Maîtrise de l'automatisation des pipelines ML
- Expérience en déploiement de modèles en production
- Compétences en monitoring et gestion des performances
- Utilisation d'outils CI/CD comme Jenkins et GitLab CI
- Expertise sur les plateformes cloud telles que AWS, GCP, Azure
- Connaissance de la conteneurisation avec Docker, Kubernetes
- Programmation en Python et Bash pour l'efficacité
- Gestion des données et bases de données
- Infrastructure as Code avec Terraform et Ansible
- Sécurité des données et conformité
Compétences interpersonnelles
- Esprit d'analyse et résolution de problèmes
- Capacité à travailler en équipe pluridisciplinaire
- Rigueur et organisation dans le travail
- Autonomie et prise d'initiative
- Communication claire et efficace
- Adaptabilité face aux évolutions technologiques
- Sens du détail et qualité
Missions
- Concevoir et automatiser les pipelines de machine learning
- Déployer les modèles ML en production pour garantir leur efficacité
- Assurer le monitoring et la maintenance des modèles déployés
- Collaborer avec les data scientists pour optimiser les modèles
- Garantir la scalabilité et la fiabilité des systèmes ML
- Mettre en place des outils d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD)
- Gérer les environnements cloud et on-premise pour le ML
- Documenter les processus et les architectures mises en place
- Analyser les incidents et proposer des améliorations
- Veiller à la sécurité et à la conformité des données utilisées
- Participer à la veille technologique sur les outils MLOps
- Former les équipes aux bonnes pratiques d'industrialisation ML
Environnements de travail
Les environnements de travail pour les professionnels de ce secteur peuvent varier :
Startups technologiques en pleine croissance
Grandes entreprises industrielles avec des besoins complexes
Secteur bancaire et assurance pour des solutions sécurisées
Sociétés de conseil en data science pour des projets variés
Laboratoires de recherche appliquée pour l'innovation
Cloud public et privé pour une flexibilité accrue
Équipes DevOps et data engineering pour une synergie optimale
Évolutions possibles
- Évoluer vers Architecte MLOps pour concevoir des solutions avancées
- Devenir Responsable infrastructure ML pour gérer des systèmes complexes
- Prendre le rôle de Lead data engineer pour diriger des projets
- Consultant expert en intelligence artificielle pour des conseils stratégiques
- Chef de projet IA pour coordonner des initiatives innovantes
- Accéder au poste de Directeur technique (CTO) spécialisé IA
Profil recherché
Expertise technique approfondie en MLOps
Expérience confirmée en déploiement et monitoring ML
Capacité à collaborer avec des équipes data et IT
Orientation qualité et performance
Proactivité dans la résolution des incidents
Questions fréquentes
Comment devenir Ingénieur MLOps ?
