LLMOps Engineer
Gestion et optimisation des grands modèles de langage en production — une spécialisation en forte émergence à mesure que les LLM entrent dans les entreprises.
Mission
Le LLMOps Engineer gère et optimise le déploiement, le fonctionnement et la montée en charge des modèles de machine learning — en particulier des grands modèles de langage (LLM) — au sein des organisations. Il assure la fiabilité, la sécurité et la performance des systèmes IA en production.
Activités concrètes
- Concevoir, implémenter et maintenir l'infrastructure ML
- Collaborer avec les data scientists pour déployer leurs modèles en production
- Surveiller les performances des modèles et prendre des actions correctives
- Assurer la sécurité et la conformité des systèmes de machine learning
- Optimiser l'utilisation des ressources de calcul
- Collaborer avec les équipes cross-fonctionnelles pour intégrer les LLM dans les workflows existants
Profil recherché
- Programmation Python, R, Scala ou Java
- Expérience avec les plateformes cloud (AWS, GCP, Azure)
- Connaissance des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)
- Maîtrise des outils DevOps et CI/CD
- Expérience avec les pipelines de données et les technologies big data
- Capacité à résoudre des problèmes complexes
- Excellentes capacités de communication
- Attention aux détails
- Adaptabilité et flexibilité
- Travail en équipe
- Master en informatique, ingénierie, mathématiques ou domaine connexe
- AWS Certified Machine Learning Specialty
- Google Professional Machine Learning Engineer
- Microsoft Azure AI Engineer Associate
- 3 ans minimum d'expérience en opérations ML
Marché
Évolution de carrière
Postes d'après : Senior LLMOps Engineer, Machine Learning Architect, Director of ML Operations, Chief Data Officer.
Spécialisations : Infrastructure cloud spécialisée IA, Sécurité et conformité des systèmes IA, DevOps et CI/CD pour le machine learning, Déploiement et monitoring de modèles.
Pièges & vérités
- Le travail peut impliquer de longues heures lors des phases critiques de déploiement.
- La collaboration avec les data scientists exige de fortes compétences en communication.
- Maintenir à jour les connaissances dans un domaine qui évolue très vite est chronophage mais impératif.
Pour aller plus loin
- MLOps.org — Communauté dédiée aux bonnes pratiques MLOps
- Weights & Biases — Plateforme de suivi des expériences ML
- Hugging Face — Référence pour les LLM et transformers
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