Comment devenir MLOps engineer
Devenir ingénieur MLOps en France : formation, compétences Kubernetes/MLflow, reconversion et premières offres. Guide 2026 Expira.
Le MLOps engineer fait le pont entre data science et production. Profil rare et bien payé — voici comment y accéder en 2026.
Compétences clés
Python, Docker, Kubernetes, CI/CD, MLflow ou Kubeflow, monitoring (Prometheus, Grafana), cloud AWS/GCP. Bases ML suffisantes — pas besoin d'être chercheur.
Parcours type
1) DevOps/SRE + projets ML side. 2) Data engineer + MLOps en entreprise. 3) Data scientist qui industrialise ses modèles. Certifications cloud (AWS ML Specialty) utiles mais pas obligatoires.
Premier poste
Ciblez les offres « ML engineer », « MLOps », « platform engineer ML ». Alternance et stage MLOps existent chez les scale-ups. Portfolio : pipeline end-to-end sur GitHub avec tests et déploiement documenté.
Aller plus loin
Questions fréquentes — spécialisation EPITA
- Faut-il un diplôme d'ingénieur pour le MLOps ?
- Bac+5 recommandé mais des parcours DevOps + certifications cloud + projets ML convainquent de plus en plus de recruteurs.
Offres IA pour profils EPITA
Data scientist Artefact Paris : modèles retail, personnalisation et GenAI marketing. Spark, Python, experimentation — CDI conseil data.
LLM Engineer Artefact Paris : concevoir assistants GenAI, RAG marketing et evals pour marques globales. Python, GCP, craft data consulting — CDI hybride.
Research engineer IA Quantmetry : prototyper GenAI et ML avancé, publier retours d'expérience et livrer chez clients. PyTorch, LLM, evals — CDI hybride Paris.
MLOps Quantmetry Paris : industrialiser modèles ML et GenAI pour clients grands comptes (groupe Capgemini). Kubernetes, MLflow, Azure — CDI hybride cabinet IA.
MLOps LLMOps Paris NEXTON : industrialiser agents GenAI et modèles ML pour clients banque. Docker, Kubernetes, Azure ML, CI/CD, observabilité — CDI hybride Île-de-France.
Sources : EPITA (epita.fr), données marché IA/tech France 2026, offres Expira.