MLOps Engineer

C'est le rôle qui décide si votre IA crée de la valeur ou reste un prototype. La plupart des projets ML échouent non pas parce que le modèle est mauvais, mais parce que personne ne sait le déployer, le surveiller et le maintenir en production sous contrainte de coût et de latence. Le MLOps Engineer fait passer un modèle du notebook à un service fiable — et l'y maintient. Avec la généralisation des LLM et des agents en production, ce profil est devenu critique, donc rare, donc cher : c'est le mieux payé de la data/IA à expérience égale. Le rater, c'est accumuler des modèles inutilisables et des coûts GPU incontrôlés. Le réussir, c'est transformer votre R&D IA en avantage produit mesurable. À distinguer du Data Scientist (qui conçoit les modèles) : le MLOps les rend opérables.

• Concevoir et opérer les pipelines CI/CD de modèles
• Déployer et scaler l'infrastructure (GPU, orchestration)
• Mettre en place le monitoring de drift et l'observabilité
• Optimiser latence, coûts et fiabilité en production
• Industrialiser le réentraînement et le versioning
• Sécuriser les données et les modèles
• Collaborer avec data scientists et ingénierie plateforme

ML Engineer (Machine Learning Engineer)·LLMOps Engineer·Data Engineer·AI Engineer·Chief Data / AI Officer