Qu'est-ce que le MLOps ?

Qu'est-ce qu'un MLOps ?

MLOps vient de la contraction de ML qui signifie Machine Learning de DevOps qui est la contraction en anglais des mots « Développement » et « Opérations ». Le MLOps désigne donc une discipline d'ingénierie dont l'objectif principal est l'unification de deux domaines de production, à savoir le déploiement de systèmes de Machine Learning et le développement des systèmes Machine Learning.

Les personnes chargées d'appliquer ces pratiques dans les entreprises sont des spécialistes ou des ingénieurs en Machine Learning. Chargé de collecter, d'analyser et de traiter des données brutes ainsi que les données d'apprentissage automatique, le MLOps fait partie des profils souvent recherchés par les entreprises.

Le MLOps est également un métier technique à mi-chemin entre l'ingénieur logiciel et le Data Scientist. Pour avoir une chance de maîtriser les différents outils de ce travail, il est généralement conseillé de suivre une formation adaptée. De nombreux centres de formation à Paris proposent à cet effet des cours actualisés qui permettent de travailler sur des plateformes du deep et de Machine Learning et maîtriser les outils d'apprentissage automatique comme Kubernetes, Python, AWS ou encore Azure.

Quels sont son rôle et ses missions ?

Grâce à sa capacité à maîtriser les différents outils et applications du Machine Learning (Kubernetes, Pipeline, Python…), le MLOps joue un rôle de programmeur informatique dans une entreprise. Cependant, plutôt que de programmer des machines pour que ces dernières réalisent des tâches spécifiques, le Machine Learning Engineer conçoit des programmes qui remplissent plusieurs missions lors de leur mise en application. Les programmes créés par le MLOps permettent en effet aux machines d'effectuer des tâches sans avoir au préalable été spécifiquement programmées à cet effet.

En d'autres termes, le MLOps crée des algorithmes qui permettent de traiter de larges volumes de données de différentes natures. Ces algorithmes permettent entre autres de résoudre des problèmes de modélisation mathématiques. Le rôle du MLOps est donc de choisir le modèle le plus performant parmi différentes familles d'algorithmes. En ce qui concerne les tâches que le Machine Learning Engineer doit maîtriser et les missions qui lui sont confiées, on peut citer :

• la programmation des algorithmes du Machine Learning,
• l'optimisation des programmes pour l'amélioration de leurs performances, de leur vitesse et de leur élasticité,
• la modélisation des données complexes et non structurées comme les textes et les images,
• l'entraînement des réseaux de neurones profonds (Deep Learning),
• la mise en place et le suivi des projets de recherche ainsi que la réalisation des preuves de concept.

De plus, le MLOps est également chargé de gérer le cycle de vie des données et des modèles du Machine Learning. Ce spécialiste a en effet pour missions de déployer les modèles d'algorithmes et de les faire vivre dans le temps. Ceci passe notamment par la détection des dérives dans les données, le développement logiciel ou encore le monotoring des performances.

Pour mener à bien ses différentes missions le MLOPs, l'ingénieur en Machine Learning, a le choix entre un grand nombre d'applications et d'outils. Il peut par exemple concevoir le moteur de recommandation d'un réseau social ou d'un site web ou développer le système logiciel d'une voiture autonome. D'autre part, ce spécialiste a également besoin d'une formation de qualité dans la gestion des services cloud et dans la maîtrise des plateformes d'application de type Kubeflow.

Quelles sont les compétences et les qualités d'un MLOps ?

Composant essentiel des Data Science, le Machine Learning est devenu une approche très populaire. Le MLOps existe en effet depuis que les ordinateurs ont été suffisamment puissants pour traiter l'énorme quantité de données nécessaires pour le bon fonctionnement de ces algorithmes. Être capable de comprendre, d'analyser et de maîtriser ces modèles constitue donc des compétences particulièrement recherchées par les recruteurs.

Des compétences en mathématiques

L'ingénieur en Machine Learning se voit généralement confier des tâches de programmation particulièrement compliquées. Pour exercer le métier de MLOps, il est indispensable d'avoir quelques qualités, mais également certaines compétences techniques. L'une des premières compétences exceptionnelles que doit posséder un ingénieur en Machine Learning est ainsi une bonne maîtrise des mathématiques. Ceci comprend des notions en analyse réelle, en probabilités et statistiques, en algèbre…

Les compétences en mathématiques sont généralement utiles pour effectuer des calculs complexes d'une part, mais également pour travailler les algorithmes impliqués dans ce type de programmation d'autre part. De telles compétences peuvent s'acquérir par l'intermédiaire d'une formation adaptée.

Des compétences en programmation et en informatique

L'ingénieur en Machine Learning doit également posséder des compétences solides dans les différents langages de programmation. Pour pouvoir parler à un ordinateur, il est en effet nécessaire de parler des langages que cette machine comprend. En tant que futur MLOps, l'un des langages qu'il faudra absolument maîtriser est le langage Python.

De plus, l'ingénieur en Machine Learning doit également avoir des connaissances approfondies des librairies de Data Science et posséder des compétences en informatique, plus précisément dans les domaines des bases de données et des algorithmes. Il doit également avoir des compétences dans les langages d'apprentissage et les outils comme Star, Python, Azure, Devops ou encore Pipeline. Ces compétences peuvent s'acquérir via une formation qualifiante dans un centre professionnel de qualité. Ces formations permettent d'obtenir un certificat pour exercer le métier de MLOps dans les meilleures conditions.

Cela tombe bien, chez Jedha, nous proposons une Formation ML Ops de qualité aux différents candidats qui souhaitent maîtriser les langages Python et R ainsi que d'autres langages du Machine Learning. Jedha propose également d'autres types de formations pour évoluer sereinement dans les métiers de Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer ou encore dans celui de la Cybersécurité.

Des compétences en communication et en analyse

D'autre part, le MLOps doit également disposer des compétences en communication afin de pouvoir expliquer le processus du Machine Learning Ops à des personnes qui n'ont pas un bon niveau en programmation. Des compétences en analyse sont également nécessaires pour pouvoir effectuer la prédiction des résultats et l'isolation des problèmes à résoudre. Deux notions qui font partie intégrante du métier de MLOps. La collecte des données via les requêtes SQL ou les API font également partie des compétences que doit posséder un Machine Learning Engineer. Ici encore, des formations en gestion de la communication ou gestion des outils de production permettent d'exercer ce métier dans n'importe quel environnement de travail.

En résumé, un MLOps doit être un véritable expert en programmation informatique, en analyse de données, en mathématiques et en communication. Pour exercer son métier dans les meilleures conditions, le MLOps doit également être un professionnel rigoureux et parfaitement organisé, en plus d'avoir des qualités de travail en équipe. Des qualités et des compétences qui peuvent s'acquérir ou se perfectionner par le biais de formations qualifiantes.

Quel est le salaire d'un MLOps ?

Le salaire d'un ingénieur en Machine Learning dépend en grande partie des missions qui lui sont confiées, de son expérience professionnelle, mais également du lieu où se situe l'entreprise pour laquelle il travaille. Aux États-Unis par exemple, selon les études de PayScale, un MLOps peut gagner un salaire annuel moyen d'environ 111 000 $. Selon Neuvoo, le salaire annuel moyen d'un ingénieur en Machine Learning s'élève en France à 45 000 €. Un MLOps débutant de niveau stagiaire peut toucher un salaire annuel moyen d'environ 9500 € tandis que les ingénieurs ML expérimentés peuvent espérer gagner un salaire annuel moyen d'environ 76 500 €.

C'est à Paris que l'on retrouve les salaires les plus élevés avec 56 000 € par an pour un ingénieur expérimenté en Machine Learning. À titre d'exemple, les spécialistes en Machine Learning qui travaillent pour Apple touchent en moyenne une rémunération annuelle d'environ 144 000 $. Ces chiffres représentent surtout les MLOps qui exercent leur métier comme des salariés. Il est toutefois important de préciser que les profils de MLOps sont des compétences particulièrement recherchées par les entreprises. Il n'est donc pas rare de voir un ingénieur en Machine Learning toucher un salaire journalier de 1200 € lorsque ce dernier effectue son travail en freelance.

Quelle évolution de métier pour un MLOps ?

L'ingénieur en Machine Learning combine des compétences avancées en ingénierie logicielle et en Data Science. De ce fait, le MLOps est un profil qui peut donc évoluer facilement vers différents types de métiers dans le domaine du Big Data.

Avec des formations adaptées et une bonne expérience professionnelle, un ingénieur en Machine Learning peut en effet évoluer vers le métier de Data Scientist. Dans ce cas, le MLOps doit avoir un focus business plus important qu'il peut également acquérir sur le terrain avec de l'expérience ou en suivant des cours spécialisés. D'autre part, le MLOps peut également évoluer vers le métier de développeur de logiciel ou encore vers celui d'ingénieur informatique, après une formation adaptée et surtout quelques années d'expérience.

Comment devenir MLOps ?

Il n'existe en réalité pas de diplôme, de certificat ou de formation officielle pour devenir un ingénieur ou un spécialiste MLOps. En d'autres termes, il n'y a pas une voie toute tracée pour exercer le métier d'ingénieur ou spécialiste en Machine Learning. Cependant, pour exercer le travail d'ingénieur en Machine Learning dans les meilleures conditions, il est nécessaire de suivre une formation qualifiante afin de posséder certaines compétences.

La plupart des recruteurs exigent qu'un MLOps possède au minimum un Master ou un Doctorat dans des domaines d'application spécifiques. Parmi les disciplines privilégiées par les entreprises qui recrutent, on compte notamment les mathématiques et l'informatique. De plus, une bonne maîtrise des outils de la programmation informatique et une expérience avec les principales APIs d'apprentissage automatique comme Keras, Devops, Pipeline, Azure, Python et TensorFlow, sont également requises pour devenir MLOps.

Pour exercer le métier de MLOps, il est également indispensable de maîtriser certains langages spécifiques tels que le code Java et le code C++. D'autre part, il est également possible de suivre une formation spécialisée pour devenir ingénieur ou spécialiste en Machine Learning. Par exemple, Jedha propose des formations spécialisées en Machine Learning ainsi qu'à d'autres métiers dans le domaine du Big Data comme le Data Scientist, le Data Engineer, le Data Analyst et la Cybersécurité. Pour les personnes qui souhaitent approfondir leur maîtrise de l'apprentissage automatique, Jedha fait incontestablement partie des meilleurs centres de formation en France.

Conclusion

Les MLOps sont donc un apprentissage automatique qui attire tout type de profil, et notamment les entreprises. Il s'agit en effet de postes essentiels pour le bon fonctionnement des sociétés. Afin d'avoir les compétences requises pour exercer en tant que MLOps, Jedha vous propose des formations de qualité afin de construire votre futur dans la data. Après avoir acquis les compétences nécessaires, vous pourrez ensuite exercer votre métier et évoluer plus tard dans le secteur.