Entretien MLOps : questions et cas pratiques
Questions d'entretien MLOps : pipelines CI/CD ML, feature store, monitoring, rollback. Préparation confirmé/senior France 2026.
Les recruteurs MLOps testent la capacité à industrialiser — pas seulement à entraîner un modèle. Voici les thèmes récurrents.
Pipeline & déploiement
Décrivez un pipeline training → staging → prod. Versioning modèles et données (DVC, MLflow). Stratégie de rollback. Canary ou shadow deployment pour les modèles.
Infra & coûts
Kubernetes vs serverless pour l'inférence. Autoscaling GPU. Optimisation coût batch vs online. IaC (Terraform) pour reproduire les environnements.
Cas pratique fréquent
« Un modèle en prod dégrade ses métriques — que faites-vous en 24 h ? » Collecte logs, comparaison distributions, rollback, post-mortem, tests de non-régression.
Aller plus loin
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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.
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Sources : EPITA (epita.fr), données marché IA/tech France 2026, offres Expira.