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Certification
Microsoft – Ingénieur associé en opérations de Machine Learning (MLOps)
La certification Microsoft – Ingénieur associé en opérations de Machine Learning (MLOps) valide la capacité à industrialiser, déployer et superviser des solutions de machine learning et d’IA générative sur Microsoft Azure. Elle atteste de compétences concrètes en MLOps, GenAIOps et AIOps, aujourd’hui essentielles pour transformer des prototypes IA en services fiables, sécurisés et exploitables à grande échelle.
Cette certification évalue des savoir-faire opérationnels clés : automatisation des pipelines de machine learning, gestion du cycle de vie des modèles, déploiement d’applications IA génératives, supervision des performances, gouvernance et optimisation continue. Elle couvre aussi les pratiques indispensables pour mettre en production des solutions IA modernes : CI/CD, monitoring, sécurité, évaluation, optimisation des coûts et fiabilité des workloads IA.
Cette certification évalue des savoir-faire opérationnels clés : automatisation des pipelines de machine learning, gestion du cycle de vie des modèles, déploiement d’applications IA génératives, supervision des performances, gouvernance et optimisation continue. Elle couvre aussi les pratiques indispensables pour mettre en production des solutions IA modernes : CI/CD, monitoring, sécurité, évaluation, optimisation des coûts et fiabilité des workloads IA.
A qui s'adresse ce certificat ?
- Data Scientist
- Toute personne intéressée par création et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique
Pour vous inscrire à la certification, vous devez suivre l’une ou l’autre des formations suivantes :
Prérequis
- Aucun.
Évaluation
Pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants passent un test de positionnement avant et après la formation pour valider leurs compétences acquises.
Déroulement de l'évaluation
1 - Les compétences évaluées
- Concevoir et implémenter une infrastructure MLOps
- Implémenter le cycle de vie et les opérations des modèles de machine learning
- Concevoir et implémenter une infrastructure GenAIOps
- Implémenter l’assurance qualité et l’observabilité de l’IA génératives
- Optimiser les systèmes d’intelligence artificielle générative et les performances des modèles