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GalsenAI

Parcours 06 sur 06

MLOps Engineer

Mettre les modèles en production et les y maintenir.

  • Conteneurisation
  • Intégration continue
  • Surveillance de modèles
  • Versionnage
  • Cloud

Le métier

Un modèle qui ne tourne que sur le portable de son auteur ne sert à rien. Le MLOps engineer prend en charge le déploiement, la surveillance, la reproductibilité et le cycle de vie des modèles une fois qu'ils sont exposés au monde réel — là où les données changent et où les performances se dégradent silencieusement.

Ressources francophones limitées. Aucun parcours francophone spécifiquement dédié au MLOps n'a été identifié. Les compétences se récupèrent aujourd'hui en assemblant des ressources d'ingénierie logicielle et de cloud.

À traduire par la communauté

Des cours ouverts et de qualité, disponibles uniquement en anglais. Leur traduction est un chantier ouvert à qui veut y contribuer.

Ces cours sont publiés sous licence ouverte sur GitHub : leur traduction se fait par propositions de modification, leçon par leçon. Écrivez-nous si vous voulez vous y mettre, seul ou à plusieurs.