Ingénieur AI DevOps
Construisez l’infrastructure pour les services IA
Qu’est-ce qu’un ingénieur AI DevOps ?
Les ingénieurs AI DevOps scalent l'infra LLM/ML—files d'attente, GPUs, traces, en optimisant le rapport token-dollar sans lâcher les attentes SLA.
Le rôle
- Automatise déploiements inférence, autoscaling et files résilientes.
- Suit latence tokens et télémétrie coût GPU en continu.
Intégration dans l'équipe
- Pont entre équipes ML produit et attentes SRE classiques.
- Sécurise secrets fournisseurs IA externes.
- Partenaire finance avant factures explosées par workloads incontrôlés.
Les compétences qui comptent dès le début
- Pools GPU Kubernetes répartissant charge inférence durablement.
- Logs/métriques/traces unifiés incidents cross-team.
- CI/CD modèle + sidecar proxy — rollback rapide.
- Files et rate limits absorbant pics poliment.
- Batching et tuning prompt-cache étirent budgets LLM.
- Vault/secret managers — clés hors git.
Comment se déroule la formation
Théorie courte et pratique adaptée à votre niveau — des bases aux tâches proches du terrain.
Démarrage sur la plateforme
Inscription, interface et diagnostic des compétences : nous fixons le niveau et le point de départ.
Parcours personnel
Trajectoire selon la voie choisie : sujets, ordre des modules et travaux pratiques.
Théorie et pratique liées
Après chaque bloc théorique, des exercices adaptés — jusqu’à des missions cohérentes à présenter à un employeur.
Retours
Vérification automatique lorsque c’est pertinent ; sinon décryptage des erreurs et pistes pour la suite.
Votre rythme
Accès 24 h/24 ; revenez sur les sujets difficiles à votre cadence.
Proche du métier
Accent sur les flux et livrables typiques du rôle : tickets, collaboration et visibilité sur l’avancement.
Prêt à commencer ?
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