De l’Ingénierie des Données à l’MLOps : Une Progression Naturelle

Le parcours professionnel dans l’automatisation n’est rarement le fruit d’un événement isolé. Pour beaucoup, c’est une évolution progressive, alimentée par la nécessité et le désir d’optimisation. Un ingénieur MLOps chez Integral Ad Science (IAS) a commencé sa carrière en tant qu’ingénieur de données, où il a rapidement identifié les goulots d’étranglement et les erreurs causées par le déploiement manuel et la gestion des pipelines ETL (Extract, Transform, Load).

Cette prise de conscience a marqué le début d’un intérêt croissant pour l’automatisation. Ce n’était pas un événement unique, mais plutôt une évolution alimentée par la nécessité et un désir d’efficacité, explique-t-il.

L’automatisation est devenue indispensable pour assurer la cohérence et gérer les dépendances complexes.J’ai commencé à scripter pour automatiser les tâches répétitives. Ensuite,en tant que développeur de big data travaillant avec des ensembles de données massifs et des tâches Spark complexes,l’automatisation est devenue non négociable pour la cohérence et la gestion des dépendances complexes, a-t-il confié.

Cette expérience l’a conduit à concevoir des systèmes avec l’automatisation à l’esprit dès le départ, en pensant à l’évolutivité et à la résilience opérationnelle. Voir le pouvoir de l’automatisation pour libérer les gens des tâches banales et pour construire des systèmes plus robustes m’a constamment poussé plus loin sur cette voie, me conduisant finalement à MLOps, qui est sans doute le summum de l’automatisation dans l’espace des données et du ML.

Les Défis et les Surprises en Cours de Route

L’automatisation à grande échelle n’est pas sans défis. La complexité et l’interconnexion des systèmes peuvent surprendre. Il ne s’agit pas seulement de scripter une seule chose, mais d’orchestrer de nombreuses pièces mobiles, de gérer les échecs avec élégance et d’assurer l’idempotence.

La résistance culturelle et la sous-estimation de l’investissement initial requis pour une automatisation robuste peuvent également constituer des obstacles.Pour surmonter ces défis, il est essentiel de construire des preuves de concept, d’articuler clairement le retour sur investissement à long terme et de présenter des avantages tangibles.

Dans le domaine de l’MLOps, l’évolution rapide des outils et des techniques, ainsi que la nature multidisciplinaire nécessitant une compréhension approfondie du ML et des opérations, représentent des défis constants. L’apprentissage continu et la collaboration avec les scientifiques des données et les ingénieurs DevOps sont essentiels pour naviguer dans cet environnement en constante évolution.

L’Importance du mentorat et de la Collaboration

Le développement professionnel est rarement une aventure solitaire. L’influence de mentors et de collaborateurs est inestimable. Un chef d’équipe technique a inculqué une appréciation profonde de la rigueur dans l’automatisation, en mettant l’accent sur la construction de pipelines de données automatisés robustes, testables et maintenables.

Plus récemment, un ingénieur MLOps et un scientifique des données ont joué un rôle déterminant dans la transition et le travail au sein de l’MLOps. L’ingénieur MLOps a fourni un mentorat technique approfondi sur les techniques d’automatisation avancées spécifiques au cycle de vie du ML, tandis que la collaboration avec le scientifique des données a offert des perspectives précieuses sur les défis pratiques auxquels sont confrontés les scientifiques des données.

La Satisfaction de Faciliter l’Impact du Machine Learning

Ce qui motive le plus dans le rôle d’ingénieur MLOps,c’est la capacité à activer et à accélérer l’impact du machine learning. La satisfaction de construire des systèmes automatisés qui transforment un modèle brillant développé par un scientifique des données en un service fiable et évolutif est immense.

Il s’agit d’un mélange fantastique des meilleures pratiques d’ingénierie logicielle, d’une compréhension approfondie des données et du monde de pointe du ML. Concevoir et mettre en œuvre la “plomberie” – les pipelines CI/CD/CT,la surveillance et l’infrastructure – qui fait fonctionner la magie du ML de manière cohérente est extrêmement gratifiant.

Les Traits de Personnalité Clés pour l’Automatisation

Un esprit logique et une approche méthodique sont essentiels pour réussir dans l’automatisation. La capacité de décomposer un processus complexe en ses éléments de base et de construire une solution efficace est un atout précieux.

La méticulosité et la précision sont également essentielles, car même un petit détail peut tout changer. La capacité d’apprendre et de se développer continuellement, ainsi que la volonté de relever les défis et de déboguer les problèmes, sont également importantes.

perspectives de Carrière dans l’Automatisation

Le secteur de l’automatisation offre un large éventail de possibilités d’évolution de carrière, stimulées par les progrès rapides des outils et des technologies. Au fil du temps, il est possible d’approfondir son expertise dans des domaines tels que l’architecture des systèmes ou les plateformes émergentes, avec la possibilité d’évoluer vers des rôles tels que celui d’ingénieur principal.

Les parcours de leadership, tels que la gestion d’équipes travaillant sur des solutions innovantes, sont également disponibles. L’enthousiasme pour le codage à tous les niveaux est un atout précieux, et les entreprises qui soutiennent cet enthousiasme en favorisant un environnement où les contributeurs individuels sont valorisés offrent les meilleures opportunités de croissance.

Conseils pour Ceux qui Envisagent une Carrière dans l’Automatisation

Pour ceux qui envisagent une carrière dans l’automatisation, il est essentiel de commencer par acquérir une solide compréhension des principes fondamentaux de l’ingénierie et des opérations. Apprendre les concepts clés tels que le scripting, le contrôle de version, l’automatisation et la gestion des systèmes est essentiel.

Pour ceux qui s’intéressent particulièrement à des domaines tels que l’MLOps, il est également essentiel de comprendre l’ensemble du cycle de vie des projets, de la collecte et de la préparation des données à la mise en œuvre et à l’évaluation continue.

N’hésitez pas à commencer par de petites étapes, à automatiser les tâches dans votre rôle actuel ou dans vos projets personnels. Concentrez-vous sur la compréhension du raisonnement qui sous-tend l’automatisation, et pas seulement sur l’exécution technique. Apprenez à considérer les systèmes comme interconnectés, en tenant compte de la manière dont les différentes parties fonctionnent ensemble et de la manière de les concevoir pour la fiabilité. Enfin, n’oubliez pas que le domaine est en constante évolution, alors gardez un esprit d’apprentissage continu et soyez ouvert à l’expérimentation.

FAQ sur les Carrières dans l’Automatisation

• Quelles compétences sont essentielles pour une carrière dans l’automatisation ? une solide compréhension des principes d’ingénierie,du scripting,du contrôle de version et de la gestion des systèmes.
• Comment puis-je commencer à automatiser dans mon rôle actuel ? Identifiez les tâches répétitives et manuelles,puis utilisez des scripts ou des outils d’automatisation pour les simplifier.
• Quels sont les défis courants dans l’automatisation à grande échelle ? La complexité des systèmes,la résistance culturelle et la nécessité d’un apprentissage continu.
• Comment puis-je progresser dans ma carrière dans l’automatisation ? Approfondissez votre expertise technique, recherchez des rôles de leadership et restez à jour avec les dernières technologies.