Ingénieur data → Ingénieur MLOps

Compétences transférables

• Python
• Cloud ML platforms

Compétences à acquérir

• MLOps & CI/CD
• Model registry & serving
• Experiment tracking
• Docker / Kubernetes
• IaC (Terraform)
• Monitoring & drift

Plan d'apprentissage étape par étape

1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Ingénieur data

   2–4 semaines

   Capitaliser sur

   • Python
   • Cloud ML platforms

   Cartographier les compétences transférables — Python, Cloud ML platforms — face aux besoins d’un Ingénieur MLOps.

2. 2. Apprendre le cœur du rôle de Ingénieur MLOps

   6–10 semaines

   Apprendre

   • MLOps & CI/CD
   • Model registry & serving
   • Docker / Kubernetes

   Technologies

   MLflowKubeflowAWS SageMaker

   Combler en priorité les écarts les plus importants : MLOps & CI/CD, Model registry & serving, Docker / Kubernetes.

3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur MLOps

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Experiment tracking
   • Monitoring & drift
   • IaC (Terraform)

   Technologies

   GCP Vertex AIAzure MLGitHub Actions

   Maîtriser les sujets avancés : Experiment tracking, Monitoring & drift, IaC (Terraform).

4. 4. Devenir productif sur la chaîne d’outils de Ingénieur MLOps

   4–8 semaines

   Technologies

   MLflowKubeflowAWS SageMakerGCP Vertex AIAzure MLGitHub ActionsGitLab CIFeast

   Être à l’aise avec MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker et le reste de la stack cible.

5. 5. Pratiquer le travail de Ingénieur MLOps en conditions réelles

   4–8 semaines

   Livrer un projet personnel ou prendre des tâches de Ingénieur MLOps au travail.

6. 6. Se certifier et se positionner comme Ingénieur MLOps

   4–8 semaines

   Technologies

   AWS Machine Learning SpecialtyGoogle Professional ML EngineerCertified Kubernetes Application Developer (CKAD)

   Mettre à jour CV et LinkedIn autour de Ingénieur MLOps, puis postuler aux postes cibles.

Routes alternatives

• Ingénieur Machine Learning → Ingénieur MLOps