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C’est quoi le MLOps ?

Le terme MLOps vient de la contraction de Machine Learning et Operations. C’est une approche en ingénierie informatique inspirée du DevOps visant à unifier les activités de développement et les opérations des systèmes de machine learning.

L’objectif de cette approche est d’assurer que les solutions de machine learning soient effectives à toutes les étapes, de l’intégration jusqu’au déploiement du modèle.

Quel est le rôle d l’ingénieur MLOps

L’ingénieur MLOps est une fonction technique située entre le métier d’ingénieur logiciel et celui de data scientist. Son rôle est de combiner les besoins du DevOps avec ceux en machine learning.

Il travaille principalement avec les développeurs, les data scientists mais aussi avec les fonctions opérationnelles ainsi que les responsables produits. Il assure la collaboration entre ces différentes équipes pour un meilleur déploiement des modèles de machine learning.

Les missions de l’ingénieur MLOps

Voici une liste non exhaustive des missions d’un ingénieur MLOps :

• Déploiement des modèles de machine learning : automatisation de pipelines, intégration de nouveaux modèles, formation et tests.
• Gestion et analyse de données.
• Surveillance et optimisation des modèles.
• Gestion des infrastructures et des environnements.
• Veiller à la sécurité et à la conformité.
• Assurer la collaboration entre les différentes équipes concernées.

Quelles sont ses compétences ?

Pour exercer ses fonctions, l’ingénieur MLOps doit posséder un certain nombre de compétences telles que :

• Des compétences en programmation informatique et analyse de données.
• Une maîtrise des outils de production et de transformation de données.
• Une maîtrise des méthodologies Agile, DevOps ainsi que des processus CI/CD.
• Une bonne capacité de communication.
• Des compétences en gestion de projet.
• De la rigueur et une bonne organisation.

Comment devenir ingénieur MLOps ?

Il n’existe pas de parcours spécifique pour devenir ingénieur MLOps. En effet, les personnes optant pour cette voie ont souvent obtenu un diplôme de niveau bac+5 en informatique, ingénierie logicielle, data science ou encore mathématiques.

Il est également nécessaire d’avoir une expérience avec les APIs (Application Programming Interface) d’apprentissage automatique, telles que DevOps, Azure ou encore Python.

Il existe aussi des formations à certains aspects du MLOps disponibles en ligne, telles que celle de la plateforme DataScientest.

Quel est son niveau de rémunération ?

Le salaire moyen d’un ingénieur MLOps se situe autour de 50 000€ annuels bruts.

Lorsqu’il est freelance, son TJM peut varier entre 400€ et 450€ lorsqu’il est débutant, et aller jusqu’à 700€ pour les profils seniors.

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