Lead MLOps

Gérer le recrutement d’un(e) Lead MLOps, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le/la Lead MLOps est un expert technique senior spécialisé dans l’industrialisation et l’optimisation des pipelines de machine learning, depuis le développement jusqu’à la production. Son rôle principal est de concevoir, implémenter et maintenir des infrastructures MLOps robustes qui permettent un déploiement fluide, scalable et fiable des modèles de machine learning. Il encadre une équipe d’ingénieurs MLOps et collabore étroitement avec les équipes de data science (qui développent les modèles) et les équipes produit (qui gèrent les backlogs), tout en assurant la qualité, la performance et la maintenabilité des systèmes en production.

Missions et Responsabilités

1. Architecturer et optimiser les pipelines MLOps

Concevoir des architectures MLOps end-to-end (de l’entraînement au serving).
Optimiser les pipelines de données et de modèles pour la performance et la scalabilité.
Implémenter des solutions de monitoring et de logging pour les modèles en production.
Automatiser les processus de CI/CD pour les modèles ML.

2. Collaborer avec les équipes data science et produit

Travailler avec les data scientists pour industrialiser leurs modèles.
Aligner les développements avec les priorités produit (via les backlogs gérés par les équipes produit).
Participer aux réunions de planification pour estimer les efforts techniques.
Traduire les besoins métiers en solutions techniques MLOps.

3. Garantir la qualité et la fiabilité des systèmes

Mettre en place des tests automatisés pour les pipelines ML.
Définir des standards de qualité pour le code et les infrastructures.
Documenter les architectures et processus MLOps.
Assurer la sécurité et la conformité des systèmes (RGPD, etc.).

4. Encadrer et mentorer l’équipe MLOps

Guider les ingénieurs MLOps juniors dans la conception de pipelines.
Revoir le code et les architectures proposés par l’équipe.
Organiser des sessions de formation sur les bonnes pratiques MLOps.
Aider à la résolution de problèmes techniques complexes.

5. Innover et améliorer les processus existants

Veiller aux dernières avancées en MLOps (nouveaux outils, architectures).
Évaluer et proposer des améliorations aux pipelines existants.
Piloter des PoC techniques pour valider de nouvelles approches.
Optimiser les coûts d’infrastructure tout en maintenant la performance.

6. Assurer la maintenance et l’évolution des systèmes

Superviser le monitoring des modèles en production.
Planifier les mises à jour et améliorations des pipelines.
Gérer les incidents et problèmes de performance.
Documenter les leçons apprises pour l’amélioration continue.

Exemples de Réalisations Concrètes

Architecturé un pipeline MLOps complet réduisant le temps de déploiement des modèles de 60%.
Implémenté un système de monitoring pour 50+ modèles en production, réduisant les temps d’arrêt de 70%.
Automatisé le pipeline de CI/CD pour les modèles ML, réduisant les erreurs de déploiement de 80%.
Optimisé l’infrastructure cloud pour les pipelines ML, réduisant les coûts de 40% tout en maintenant les performances.
Mentoré 4 ingénieurs MLOps juniors, améliorant leurs compétences techniques de 35%.