Ingénieur Platform ML : missions, formation, compétences et évolution

Construit la plateforme ML interne qui permet aux équipes de livrer des modèles via des parcours standards.

Entrée

Senior

Code

Très élevé

Compétences clés

ML platform architecturePython / GoKubernetes / distributedFeature stores

Progression courante

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Présentation du métier

L’ingénieur plateforme ML construit la plateforme ML interne : infrastructure d’entraînement, feature stores, registre de modèles, serving, observabilité et parcours standards self-service pour les équipes ML. Il applique le platform engineering au ML. Le rôle mène vers ingénieur ML senior, architecte solutions IA ou architecte plateforme.

Missions principales

Construire la plateforme et l’outillage ML
Construire des plateformes internes en self-service pour les développeurs
Décrire l’infrastructure sous forme de code et la versionner
Construire et maintenir les pipelines CI/CD
Superviser la santé de la plateforme, alertes et tableaux de bord
Servir l’inférence des modèles à grande échelle
Améliorer l’expérience développeur et les parcours standards
Accompagner les profils juniors et relire leur travail
Porter la feuille de route technique du périmètre
Automatiser les tâches récurrentes par scripts

Compétences techniques

ML platform architecture92%

Python / Go88%

Kubernetes / distributed88%

Feature stores85%

Model serving85%

IaC (Terraform)85%

Observability82%

Developer experience80%

Technologies

KubernetesTerraformPythonGoMLflowKubeflowRayFeastTritonBentoMLSeldonAWS SageMakerGCP Vertex AIAzure MLDockerPrometheusGrafanaGitKafka

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