Ingénieur MLOps

Mission principale

Gère tout le cycle de vie des modèles, du déploiement au monitoring.

5 responsabilités clés

• Construire les pipelines de déploiement continu des modèles (CI/CD).
• Automatiser l'entraînement, les tests et la mise à jour des modèles.
• Monitorer la performance, la dérive et les coûts des modèles en production.
• Gérer l'infrastructure de calcul (GPU, cloud, conteneurs).
• Définir les standards de versioning, de reproductibilité et de rollback.

Compétences clés

Kubernetes, Docker, MLflow, Airflow, pipelines CI/CD, cloud, observabilité.

Ce qui est attendu

Zéro modèle 'orphelin' en production. Des systèmes reproductibles, monitorés, avec des coûts maîtrisés.

Évolutions possibles

Architecte plateforme IA, Head of ML Engineering, Architecte de solutions IA.