2015 : Ingénieur MLOps au travail

En quoi le MLOps est-il différent de la science des données ? Les data scientists se concentrent généralement sur la définition des problèmes, l'analyse des données et le développement de modèles. MLOps se concentre sur la création de modèles reproductibles, déployables et observables dans le temps. La distinction n'est pas absolue : des équipes solides collaborent sur l'évaluation et la qualité des données, tandis que les ingénieurs MLOps ont besoin de suffisamment de connaissances en ML pour comprendre comment un modèle peut échouer après son déploiement.

Ai-je besoin d'une maîtrise pour MLOps ? Non. Un diplôme en informatique, en ingénierie ou axé sur les données est courant, mais une expérience pratique des logiciels, du cloud et des plateformes de données peut être plus importante qu'un diplôme de recherche avancée. Les rôles qui créent de nouveaux modèles peuvent préférer les études supérieures ; les rôles exploitant des plates-formes ML accordent généralement autant d’importance à l’ingénierie de production, à l’infrastructure et à une expérimentation minutieuse.

Quels langages de programmation les ingénieurs MLOps utilisent-ils ? Python est courant car la plupart des écosystèmes ML l'utilisent. SQL est essentiel pour le travail sur les données, tandis que les configurations Docker, YAML et Infrastructure-as-Code sont des outils quotidiens. Certaines équipes de plateforme utilisent également Go, Java, Scala ou TypeScript. La capacité importante n’est pas la fidélité à une seule langue mais la création d’un pipeline testable, versionné et observable.