Ingénieur MLOps : missions, formation, compétences et évolution

Construit les pipelines et la plateforme qui mènent les modèles ML du notebook à la production.

Entrée

Confirmé

Code

Très élevé

Compétences clés

MLOps & CI/CDPythonModel registry & servingDocker / Kubernetes

Progression courante

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Présentation du métier

L’ingénieur MLOps applique les pratiques DevOps au machine learning : CI/CD pour les modèles, retraining automatisé, suivi des expériences, registre de modèles, serving et monitoring. Il rend le ML reproductible et fiable. Le rôle mène vers ingénieur plateforme ML, ingénieur ML senior ou ingénieur plateforme.

Missions principales

Industrialiser les modèles ML en production
Construire et maintenir les pipelines CI/CD
Construire des pipelines d’ingestion de données fiables
Décrire l’infrastructure sous forme de code et la versionner
Superviser la santé de la plateforme, alertes et tableaux de bord
Servir l’inférence des modèles à grande échelle
Maintenir la documentation technique à jour
Préparer et exécuter les demandes de changement en production
Analyser les logs applicatifs pour identifier les causes racines
Automatiser les tâches récurrentes par scripts

Compétences techniques

MLOps & CI/CD90%

Python88%

Model registry & serving85%

Experiment tracking82%

Docker / Kubernetes85%

IaC (Terraform)80%

Monitoring & drift82%

Cloud ML platforms82%

Technologies

MLflowKubeflowAirflowDockerKubernetesTerraformPythonAWS SageMakerGCP Vertex AIAzure MLGitHub ActionsGitLab CIFeastBentoMLSeldonKafkaPrometheusGrafanaGit

Niveau de formation

Les exigences de formation varient selon l’entreprise, le pays et l’expérience. L’expérience professionnelle, les certifications et les compétences techniques peuvent parfois compenser un diplôme.

Bac

Moins fréquent

Bac+2 (BTS / BUT)

Moins fréquent

Bac+3 (Licence / Bachelor)

Moins fréquent

Bac+5 (Master / ingénieur)

Voie fréquente