Comment devenir ingénieur mlops ?
Pour devenir ingénieur mlops, il faut en général 5 années d'études après le bac (bac+5). La voie principale est les admissions parallèles. D'autres parcours existent : alternance, reconversion ou métiers tremplins.
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1
Admissions parallèles
La voie d'accès la plus courante.
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2
5 ans d'études
BUT Informatique
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3
Diplôme d'État
Le diplôme visé.
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1
Admissions parallèles
La voie d'accès la plus courante.
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2
5 ans d'études
BUT Informatique
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3
Diplôme d'État
Le diplôme visé.
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5 ans
Niveau d'études
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7
Voies d'accès
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48 000 € brut/an
Salaire de départ
Quelles études pour devenir ingénieur mlops ?
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Bac+3
BUT InformatiqueParcoursup Alternance RNCP niv. 6Licence pro DevOpsParcoursup Alternance RNCP niv. 6 -
Bac+4
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Bac+5
Voie principaleCentraleSupélecRNCP niv. 7EFREI ParisParcoursup RNCP niv. 7EPITAParcoursup Alternance RNCP niv. 7EpitechParcoursup RNCP niv. 7Grenoble INP – EnsimagRNCP niv. 7Voir les 3 autres
Master Data ScienceAlternance RNCP niv. 7Master Data Science RechercheRNCP niv. 7Télécom ParisRNCP niv. 7
Les 7 voies d'accès
Admission sur titre (AST)
6 formationsAdmissions parallèles
6 formationsCandidature directe
5 formationsAdmission directe auprès de l'établissement.
Concours (hors Parcoursup)
5 formationsParcoursup
5 formationsCandidature sur dossier via Parcoursup, après le bac.
Apprentissage / alternance
4 formationsFormation en alternance, sous contrat avec un employeur.
Mon Master
2 formationsCandidature en master via la plateforme Mon Master.
Sans diplôme ou en reconversion
Beaucoup accèdent à ce métier après un premier poste tremplin :
Qualités & compétences
- Python
- MLflow
- Kubernetes
- CI/CD
- cloud
- monitoring
Le salaire de départ
Débutant
48 000 €
brut / an
Expérimenté
70 000 €
brut / an
Questions fréquentes
Comment devenir ingénieur mlops ?
Tu peux accéder à ce métier avec un diplôme d'ingénieur en informatique ou un master en data science, complété par une spécialisation en DevOps et machine learning. De nombreux professionnels se forment aussi via des bootcamps spécialisés de 6 à 12 mois. L'expérience pratique avec des outils comme Docker, Kubernetes et les plateformes cloud est essentielle.
Quelles études pour être ingénieur mlops ?
Une formation bac+5 est recommandée : école d'ingénieurs en informatique, master en data science, intelligence artificielle ou génie logiciel. Les cursus incluent programmation, statistiques, bases de données et systèmes distribués. Certains masters spécialisés en MLOps ou DevOps commencent à apparaître dans les grandes écoles. Les certifications cloud (AWS, Google Cloud, Azure) sont très valorisées.
Pour aller plus loin
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