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Fiche métier

Fiche métier · Ingénieur MLOps

3 min de lectureMis à jour octobre 2026

Tout savoir sur le métier de Ingénieur MLOps en France : missions, stack (mlops, mlflow, kubeflow, pipeline), formation, salaires et 21 offres d'emploi actives sur Expira.

Le métier de Ingénieur MLOps est l'un des profils clés du marché de l'intelligence artificielle en France. Expira recense actuellement 21 offres ouvertes pour ce métier. Cette fiche détaille missions, compétences, parcours type et ressources pour candidater en 2026.

Missions au quotidien

CI/CD modèles, orchestration (Airflow, Kubeflow), feature stores, monitoring drift, gestion des versions et des environnements GPU. Pont entre data science et SRE.

Stack & compétences recherchées

Kubernetes, Docker, Terraform, MLflow, Python, cloud (AWS/GCP/Azure), observabilité, IaC, bonnes pratiques DevOps.

Parcours de carrière type

Profil rare et bien payé. Souvent ex-data engineer ou ex-ML engineer. Forte demande chez les entreprises qui passent de la POC à la production IA.

Compétences transverses

Keywords marché : mlops, mlflow, kubeflow, pipeline, feature store. Anglais professionnel, rigueur expérimentale, communication avec les équipes métier et sens du produit sont attendus sur la majorité des postes Ingénieur MLOps.

Formation & reconversion

Bac+5 (école d'ingénieur, master data/IA) ou reconversion via bootcamp certifiant Qualiopi/RNCP. Les formations IA listées sur Expira accélèrent l'employabilité : parcourez les parcours LLM, ML et MLOps avant de postuler.

Premiers pas pour candidater

1) Alignez votre CV sur les mots-clés MLOps. 2) Préparez 2 projets production ou POC documentés. 3) Consultez les guides salaire par ville. 4) Postulez sur Expira en 1 clic avec votre profil.

Aller plus loin

Questions fréquentes

Comment devenir MLOps engineer ?: Parcours data engineer + projets ML en prod, ou ML engineer qui monte en compétence infra. Certifications cloud et portfolio de pipelines documentés aident.
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