Ingénieur MLOps → Ingénieur Platform ML

Compétences transférables

• Python / Go
• Kubernetes / distributed
• Model serving
• IaC (Terraform)

Compétences à acquérir

• ML platform architecture
• Feature stores
• Observability
• Developer experience

Plan d'apprentissage étape par étape

1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Ingénieur MLOps

   2–4 semaines

   Capitaliser sur

   • Python / Go
   • Kubernetes / distributed
   • Model serving
   • IaC (Terraform)

   Cartographier les compétences transférables — Python / Go, Kubernetes / distributed, Model serving — face aux besoins d’un Ingénieur Platform ML.

2. 2. Apprendre le cœur du rôle de Ingénieur Platform ML

   6–10 semaines

   Apprendre

   • ML platform architecture
   • Feature stores

   Technologies

   GoRayTriton

   Combler en priorité les écarts les plus importants : ML platform architecture, Feature stores.

3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur Platform ML

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Observability
   • Developer experience

   Maîtriser les sujets avancés : Observability, Developer experience.

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

   4–8 semaines

   Technologies

   GoRayTriton

   Être à l’aise avec Go, Ray, Triton et le reste de la stack cible.

5. 5. Pratiquer le travail de Ingénieur Platform ML en conditions réelles

   4–8 semaines

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

6. 6. Se certifier et se positionner comme Ingénieur Platform ML

   4–8 semaines

   Technologies

   Google Professional ML EngineerAWS Machine Learning SpecialtyCKA

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

Routes alternatives

• Ingénieur Machine Learning Senior → Ingénieur Platform ML