Informatique
base de logiciels et de systèmesFournit les bases de la programmation, des systèmes distribués et des algorithmes pour les plates-formes de production ML.
Les ingénieurs MLOps ont besoin de bases qui se chevauchent : ingénierie logicielle pour des services fiables, ingénierie de données pour les pipelines, opérations cloud pour une infrastructure évolutive et suffisamment d'apprentissage automatique pour comprendre la formation, l'évaluation et la dérive. Aucun diplôme ne couvre parfaitement tout cela, c'est pourquoi les carrières commencent souvent dans des rôles adjacents.
La meilleure preuve de préparation est un projet reproductible. Un candidat capable de versionner des données et du code, de former un modèle via un pipeline, de le déployer, de le surveiller et d'expliquer les modes de défaillance démontre plus clairement l'état d'esprit dont les employeurs ont besoin qu'un cahier avec un score élevé.
The route in
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1
Programmation et mathématiques
1 à 2 ansApprenez Python, SQL, les statistiques, le contrôle de version, Linux et la conception logicielle de base.
Le filtreCours, projets de codage et fondamentaux techniques.
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2
Diplôme ou formation structurée
3-4 ansÉtudiez l'informatique, la science des données, l'ingénierie ou une discipline quantitative avec des travaux pratiques sur les systèmes.
Le filtreAdmissions et cours techniques soutenus.
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3
Créer des projets de données et de ML
1 à 2 ansEntraînez des modèles avec des données reproductibles, des expériences suivies et des pipelines testables plutôt que de simples blocs-notes.
Le filtreRevue de portfolio et entretien de stage ou de rôle junior.
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4
Expérience en ingénierie de production
2-3 ansTravaillez dans l'ingénierie des logiciels, des données, du cloud ou du ML et apprenez les pratiques de déploiement, de surveillance et d'incidents.
Le filtreEntretiens de conception de système et de débogage pratique.
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5
Spécialisation MLOps
2 à 4 ansPosséder des systèmes de formation, de service, de registre, d'évaluation et d'observabilité au sein d'une ou plusieurs équipes modèles.
Le filtrePreuve de lancements de production sûrs et de jugement opérationnel.
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6
Leader de plateforme ou de systèmes d'IA
5+ ansDéfinissez l’architecture de la plateforme ML, les normes de gouvernance et la stratégie de coût ou de fiabilité pour l’ensemble des produits.
Le filtreConfiance entre les équipes et leadership technique responsable.
Diplôme et laboratoires cloud
Varie selon les pays
Les coûts universitaires varient depuis les systèmes publics peu coûteux jusqu'aux frais de scolarité privés élevés. Les crédits cloud, les examens de certification et les services de laboratoire ajoutent des coûts récurrents, même si les outils open source et les ensembles de données publics peuvent prendre en charge un portefeuille sérieux à un coût modeste lorsque l'utilisation est soigneusement contrôlée.
What to study
Science des données
parcours de données et de modélisationCombine des statistiques, des pipelines de données et des méthodes d'apprentissage automatique lorsqu'ils sont associés à de solides pratiques d'ingénierie.
Génie informatique
profondeur des systèmesUtile pour les travaux de performances, d’infrastructure et de déploiement en périphérie.
Statistiques ou Mathématiques
profondeur d'évaluation du modèleRenforce la rigueur pour les expériences, l'incertitude, les métriques et la validation des modèles.
Systèmes d'information
intégration d'entrepriseRelie la conception technologique à la gouvernance, aux processus et à l’adoption organisationnelle.
Where it is taught best
Université de Stanford
États-UnisÉcosystème influent de recherche en informatique, en IA et en systèmes.
Université Carnegie-Mellon
États-UnisSolides programmes d’apprentissage automatique, d’ingénierie logicielle et de systèmes.
Université de Toronto
CanadaCentre majeur de recherche et de talents en ingénierie en apprentissage automatique.
ETH Zurich
SuisseForce de recherche en apprentissage automatique, données et systèmes.
Université de Cambridge
Royaume-UniRecherche de longue date en informatique et en apprentissage automatique.
Université nationale de Singapour
SingapourCentre régional de recherche et d'ingénierie technologique en IA.
KAIST
Corée du SudPremier institut d'ingénierie coréen spécialisé dans l'IA et les systèmes.
Université de Tokyo
JaponGrande université de recherche japonaise proposant des programmes d'informatique et d'IA.
Licences and exams
Ingénieur professionnel en apprentissage automatique Google
MondialCertification de plateforme cloud couvrant la conception, le déploiement et les opérations de modèles sur Google Cloud.
Apprentissage automatique certifié AWS – Spécialité
MondialCertification AWS pour la conception et l'utilisation opérationnelle de charges de travail d'apprentissage automatique ; la disponibilité et les noms peuvent changer selon le programme.
Associé ingénieur IA Microsoft Azure
MondialInformations d'identification du fournisseur axées sur la conception et la mise en œuvre de solutions Azure AI.
Administrateur Kubernetes certifié
MondialIdentifiant Cloud Native Computing Foundation pertinent pour l'orchestration de conteneurs utilisée par de nombreuses plates-formes ML.
The other way in
Parcours DevOps ou ingénierie de plateforme
Les ingénieurs qui automatisent déjà les déploiements, les conteneurs et les opérations cloud peuvent ajouter des connaissances en ML et évoluer vers les plates-formes ML.
Parcours d'ingénierie des données
Les ingénieurs de données qui possèdent des pipelines de qualité, des pipelines et des entrepôts peuvent créer des pipelines de formation de modèles et de fonctionnalités avec une expérience en ML de production.
Métiers proches
Voisins les plus proches sur le profil à six scores — pas seulement le même champ.
🔐
Spécialiste de la cybersécurité
Protège les systèmes, les données et les personnes en trouvant, prévenant et répondant aux attaques numériques.
AI-resistant 63 🧫Scientifique des données cliniques
Utilise les données cliniques, d’essais et du système de santé pour générer des preuves fiables pour des soins, des recherches et des décisions opérationnelles plus sûrs.
AI-resistant 68 🔌Ingénieur en semi-conducteurs
Conçoit et fabrique les transistors à l'intérieur de chaque ordinateur, téléphone et système d'armes, avec des machines si précises que seules quelques usines sur Terre peuvent les faire tourner.
AI-resistant 60 🦾Ingénieur en robotique
Conçoit les machines qui perçoivent, décident et agissent dans le monde physique — où le vrai défi n'a jamais été l'intelligence, mais le monde lui-même.
AI-resistant 65 🌿Responsable Développement Durable
Dirige la stratégie, la mesure et le reporting qui aident les organisations à réduire les dommages environnementaux et sociaux tout en respectant leurs obligations commerciales.
AI-resistant 66 👔Avocat
Conseille les clients, rédige les documents qui les lient et défend leur cause lorsqu'elle est portée devant le tribunal, engageant ainsi sa responsabilité juridique personnelle si le conseil est erroné.
AI-resistant 58Continuer à explorer
Keep exploring
More in Engineering & Technology
💻
Ingénieur logiciel
Écrit, teste et maintient le code qui gère la vie moderne – et est l’une des premières professions à voir l’IA automatiser son propre travail quotidien.
AI-resistant 35 🤖Chercheur en IA
Conçoit et teste les algorithmes derrière l'intelligence artificielle, dans un domaine qui s'efforce désormais d'automatiser une part croissante de son propre processus de recherche.
AI-resistant 50 🛰️Ingénieur aérospatial
Conçoit, analyse et certifie les avions, les fusées et les engins spatiaux qui quittent le sol, en respectant des marges de sécurité qui ne laissent aucune place aux suppositions.
AI-resistant 74 🌉Ingénieur civil
Le métier qui transforme les rivières, les roches et la gravité en ponts, en routes et en eau potable – le métier tranquille et porteur de la civilisation depuis Imhotep.
AI-resistant 72 🔌Ingénieur en semi-conducteurs
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Protège les systèmes, les données et les personnes en trouvant, prévenant et répondant aux attaques numériques.
AI-resistant 63 🌬️Ingénieur en énergies renouvelables
Conçoit, construit et améliore les systèmes éoliens, solaires, de stockage et de réseau qui transforment les ressources renouvelables en électricité fiable.
AI-resistant 72