Ingénieur MLOps

Aussi appelé: Ingénieur en plateformes d'apprentissage automatique

Met en place et assure la maintenance de l'infrastructure permettant de former, de déployer et de surveiller les modèles d'apprentissage automatique, et automatise leur réentraînement lorsque ces modèles deviennent obsolètes.

L’ingénieur MLOps veille à ce que les modèles des data scientists soient mis en production de manière fiable et reproductible, grâce à des pipelines automatisés pour l’entraînement, la validation et le déploiement. Contrairement à l’ingénieur en apprentissage automatique, qui se concentre sur un modèle spécifique, il construit la plateforme sur laquelle plusieurs modèles s’exécutent simultanément. La sélection porte souvent sur la connaissance des modèles d’apprentissage automatique, alors que le fait de ne pas se rendre compte qu’un pipeline utilise silencieusement des données obsolètes au lieu d’en entraîner de nouvelles constitue, dans la pratique, la principale source de dégradation inaperçue de la qualité.

Aptitudes à mesurer

Ce sont les construits de comportement et d'aptitude de ce profil. Chacun indique quel questionnaire hrmforce le mesure.

Profil résumé

Les dix compétences les plus lourdes de ce profil. Le profil complet avec chaque compétence, ancre comportementale et méthode de mesure figure dans le téléchargement.

Consultez l'ensemble des 25 compétences dans le profil complet

Instruments d'évaluation pour ce poste

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