Ingénieur MLOps

L’Ingénieur MLOps industrialise le cycle de vie des modèles d’intelligence artificielle, de leur entraînement jusqu’à leur supervision en production. À la croisée du Machine Learning, du DevOps et du Cloud, il automatise les pipelines de déploiement, assure le versioning des modèles, supervise leurs performances et garantit leur fiabilité à grande échelle. Altcode met à disposition cette expertise en staff augmentation ou en prestation au forfait pour accélérer la mise en production de vos solutions IA tout en assurant leur stabilité, leur sécurité et leur évolutivité.

Références

Ils nous font confiance

Azara Consulting client de l'ESN Altcode Solutions

Missions de l’Ingénieur MLOps

Industrialiser, superviser et fiabiliser vos modèles IA

Déploiement automatisé des modèles IA

Concevoir des pipelines CI/CD pour automatiser le packaging, les tests, la validation et le déploiement des modèles de Machine Learning et d’IA générative dans des environnements de production.

Conteneurisation et orchestration

Déployer des modèles IA dans des environnements Cloud ou Kubernetes grâce à Docker et aux outils d’orchestration afin de garantir portabilité, disponibilité et montée en charge.

Surveillance des modèles en production

Mettre en place des outils de surveillance afin de suivre les performances, détecter les dérives des données ou des modèles, mesurer les temps d’inférence et déclencher des alertes en temps réel.

Intégration Cloud et gestion des ressources

Automatiser les étapes d’entraînement, de validation, de déploiement et de réentraînement continu des modèles pour accélérer les cycles de livraison et améliorer la qualité des mises en production.

Versioning et gestion du cycle de vie ML

Piloter le versioning des jeux de données, des modèles, des expérimentations et des artefacts afin d’assurer la traçabilité, la reproductibilité et la gouvernance des projets IA.

Sécurité, gouvernance et auditabilité

Mettre en œuvre des bonnes pratiques de sécurité, de conformité et d’observabilité afin d’assurer la robustesse, la disponibilité et la pérennité des solutions d’intelligence artificielle.

Stack d’un Ingénieur MLOps en environnement IA

Outils de déploiement, monitoring et MLOps

MLflow

Gérer le cycle de vie complet des modèles IA en assurant le suivi des expérimentations, le versioning des modèles, la gestion des artefacts et l’automatisation des déploiements.

Docker

Conteneuriser les applications IA afin de faciliter leur déploiement, leur portabilité et leur intégration dans des pipelines DevOps et MLOps.

Apache Spark

Préparer, transformer et traiter de grands volumes de données afin d’alimenter les pipelines d’entraînement, de réentraînement et d’analyse à grande échelle.

TensorFlow

Développer, entraîner et industrialiser des modèles de Deep Learning grâce à un écosystème adapté aux environnements de production et aux workflows MLOps.

Azure

Déployer et superviser des solutions IA grâce aux services Azure AI, Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service (AKS) et aux outils d’automatisation Cloud.

Python

Automatiser les pipelines de Machine Learning, développer des API, orchestrer les workflows et intégrer des outils tels que FastAPI, Airflow, MLflow ou DVC.

Modes de collaboration

Prestations flexibles et adaptées

Altcode accompagne les entreprises dans la mise à disposition de talents IT en régie, TMA ou Outsourcing. Nos missions s’adaptent à vos contraintes projets, avec des modalités sur site, hybrides ou en télétravail, un cadre contractuel clair et un pilotage opérationnel rigoureux.

Mode hybride

Le rythme d’intervention est partagé entre présence physique et télétravail (sur site + remote), selon vos besoins projet ou contraintes internes (ex. : sécurité, onboarding).

En régie

Mise à disposition du talent à temps plein ou partiel, pour une durée définie, au sein de vos équipes projet internes. Le suivi opérationnel est assuré par vos soins dans ce cas.

Sur site

Le consultant intervient régulièrement en présentiel dans vos locaux, au plus près des équipes métier et techniques, pour une intégration forte au sein des projets en cours.

Au forfait

Prestation encadrée par un engagement contractuel clair, avec périmètre et délai définis, livrables et spécifications détaillés. Pilotage et exécution assurés avec rigueur.

En télétravail

Le talent travaille à distance (full remote) depuis son environnement habituel, en autonomie, avec des points de synchronisation réguliers via visio et outils collaboratifs.

Outsourcing

Le talent intervient depuis notre centre de service offshore, en mode externalisé (déporté), avec supervision technique et projet assurées par nos équipes internes.

Mode TMA

Le talent prend en charge la maintenance corrective, évolutive ou préventive de vos applications ou solutions critiques, avec engagement de réactivité, qualité et SLA.

Portage salarial

Le portage du freelance est entièrement pris en charge, permettant un renfort opérationnel immédiat sans les contraintes administratives d’une embauche directe classique.

Ingénieur MLOps et Intégration et déploiement continus (CI/CD)

De l’entraînement au déploiement industrialisé

Les modèles d’intelligence artificielle n’apportent de valeur que lorsqu’ils sont déployés, supervisés et maintenus dans des environnements de production. Les ingénieurs MLOps d’Altcode mettent en œuvre des pipelines CI/CD automatisés pour accélérer les mises en production, sécuriser les déploiements et garantir la disponibilité des modèles IA. En combinant les pratiques DevOps, Cloud et Machine Learning, ils assurent l’automatisation complète du cycle de vie des modèles : entraînement, validation, déploiement, monitoring, réentraînement et gestion des versions. Cette approche permet de réduire les délais de livraison, d’améliorer la fiabilité des solutions et d’assurer une exploitation durable des projets d’intelligence artificielle.

Références et clients

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