Ingénieur MLOps
Exploitez et faites tourner les modèles ML en production
Qu’est-ce qu’un ingénieur MLOps ?
Les ingénieurs MLOps industrialisent le ML—entraînement automatisé, versioning, déploiement et monitoring reliant cultures data science et infra.
Le rôle
- Codifie arcs CI/CD des expériences jusqu’aux promotions modèle.
- Surveille pipelines inférence et dérive proactivement.
Intégration dans l'équipe
- Pont entre créativité DS et rigueur SRE — fini les tarball informels.
- Alignement compliance datasets et périmètres accès artefacts.
- Travail sécurité sur artefacts signés avant rollout prod.
Les compétences qui comptent dès le début
- Kubernetes/Helm serving avec rollouts canary contrôlés.
- Packaging jobs training GPU — capacité prévisible.
- MLflow, Kubeflow ou équivalents — registres expériences crédibles.
- Versioning données + modèles — chemins rollback avant escalade incidents.
- Observabilité inférence — régressions vues avant pic support.
- Terraform/Pulumi quand pertinent — infra toujours reviewable.
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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Essai gratuit. Aucune carte requise.