La mission du MLOps englobe le déploiement et la maintenance continue des modèles de Machine Learning. Ce métier est à la croisée du Machine Learning, du Data Engineering et du DevOps. L’une de ses tâches est le refactoring du code des Data Scientists, afin de le rendre prêt pour la production. Il doit faire en sorte que les changements de code effectués par les Data Scientists soient délivrés en production de façon stable et rapide. Ce professionnel est à la fois responsable du déploiement de modèle et de la maintenance continue. Il détient une connaissance approfondie des algorithmes de Machine Learning, C’est également un expert en DevOps : la méthodologie de développement logiciel basée sur la collaboration entre les équipes de développement et d’opérations, et sur l’automatisation des workflows. Le rôle d’ingénieur MLOps est très similaire à celui d’ingénieur DevOps, mais la principale différence est l’exploitation des modèles de Machine Learning. Il maîtrise aussi l’automatisation par le biais des pipelines CI/CD (intégration continue et déploiement continu). Les équipes de Data Science construisent le modèle de Machine Learning, mais le MLOps se charge d’apporter des changements au code pour le déploiement. Il intègre le modèle de Machine Learning à l’infrastructure de données existante de l’entreprise, et l’optimise pour qu’il puisse prendre en charge de larges volumes de données dans un environnement de production.