Les 30 questions et réponses les plus fréquentes lors d'entretiens d'embauche dans le domaine MLOps pour 2026

Questions d'entretien de base sur les MLOps

Dans cette section, nous examinerons les questions fondamentales d'entretien MLOps qui évaluent votre compréhension des concepts et principes de base. Ces questions sont conçues pour évaluer votre connaissance des responsabilités et des défis fondamentaux liés au MLOps, ainsi que votre capacité à communiquer efficacement vos connaissances. 

Familiarisez-vous avec ces questions afin de construire des bases solides en vue d'aborder des sujets plus avancés et de démontrer votre compétence dans ce domaine.

Quelle est la différence entre MLOps et DevOps ?

Description : Cette question évalue votre compréhension des différences fondamentales entre MLOps et DevOps, qui sont souvent confondus.

Réponse : MLOps et DevOps sont deux stratégies axées sur la collaboration, mais elles ont des objectifs différents. DevOps se concentre sur l'automatisation du développement, du test et du déploiement d'applications logicielles, en standardisant les environnements afin de rationaliser ces processus.

En revanche, MLOps est adapté aux flux de travail du machine learning, mettant l'accent sur la gestion et la maintenance des pipelines de données et des modèles. Alors que DevOps vise à automatiser les tâches routinières et à standardiser le déploiement des applications, MLOps s'intéresse à la nature expérimentale du machine learning, notamment à des tâches telles que la validation des données, l'évaluation de la qualité des modèles et la validation continue des modèles.

Comparaison et contraste entre DevOps et MLOps. Image créée par l'auteur à l'aide de napkin.ai

Qu'est-ce que la dérive du modèle ou du concept ?

Description : Cette question d'entretien évalue votre connaissance de l'impact de l'évolution des données sur la précision des modèles et l'importance de surveiller et de mettre à jour ces derniers.

Réponse : La dérive du modèle et la dérive du concept désignent les changements dans les performances des modèles d'apprentissage automatique au fil du temps, dus à l'évolution des modèles de données et des relations sous-jacentes :

• Déviation du modèle : Ceci se produit lorsque les performances d'un modèle d'apprentissage automatique se détériorent parce que les données qu'il rencontre en production s'écartent des données sur lesquelles il a été formé. Cela peut se produire en raison de modifications dans la distribution des données, les caractéristiques ou les relations entre les caractéristiques et les variables cibles. Par exemple, un modèle formé à partir de données financières historiques pourrait afficher des performances médiocres en cas de changement économique soudain.
• Déviation conceptuelle : Il s'agit d'un type spécifique de dérive du modèle où la distribution sous-jacente ou la relation entre les caractéristiques d'entrée et les variables cibles change. Cette dérive peut entraîner une perte de précision des prévisions du modèle, car les hypothèses du modèle concernant les données ne sont plus valables. Par exemple, si un modèle prédit le taux de désabonnement des clients en se basant sur leur comportement historique, il pourrait être nécessaire de le mettre à jour si le comportement des clients évolue de manière significative au fil du temps.

Quels tests doivent être effectués avant de déployer un modèle ML en production ?

Description :  Cette question d'entretien évalue vos connaissances en matière de pratiques de test visant à garantir la fiabilité et les performances d'un modèle d'apprentissage automatique avant son déploiement dans un environnement de production.

Réponse : Il existe plusieurs tests différents qui doivent être effectués avant de déployer un modèle ML en production. Ce tableau présente une vue d'ensemble de chaque type de test, y compris ses objectifs d', les outils utilisés et le moment où il doit être appliqué au cours du cycle de vie du développement de l'apprentissage automatique :

Quelle est l'importance du contrôle de version pour MLOps ?

Description : Cette question d'entretien évalue votre compréhension du rôle et de l'importance du contrôle de version dans les pratiques MLOps. Il se concentre sur la manière dont la gestion des différentes versions des modèles, des données et du code contribue à un déploiement et à une maintenance efficaces des modèles.

Réponse : Le contrôle de version est essentiel dans le domaine du MLOps, car il facilite la gestion et le suivi des modifications apportées aux modèles d'apprentissage automatique, aux ensembles de données et au code tout au long de leur cycle de vie. L'utilisation de systèmes de contrôle de version tels que Git pour le code et d'outils tels que DVC (Data Version Control) pour les ensembles de données et les modèles garantit que toutes les modifications sont documentées et réversibles. 

Cette pratique favorise la reproductibilité, facilite la collaboration entre les membres de l'équipe et permet de revenir facilement aux versions précédentes en cas de problème. Il garantit la cohérence et la fiabilité des performances du modèle, ce qui est essentiel pour maintenir des déploiements de haute qualité.

Pour en savoir plus sur ce concept, veuillez consulter le Guide complet du contrôle de version des données (DVC). Cela vous préparera à répondre à ce type de questions lors de votre entretien.

Quelles sont les différentes méthodes pour emballer les modèles ML ?

Description : Cette question d'entretien vise à évaluer votre connaissance des différentes méthodes de packaging des modèles d'apprentissage automatique en vue de leur déploiement. Il évalue votre compréhension de la manière de préparer des modèles en vue de leur intégration dans divers environnements et applications.

Réponse : Il existe plusieurs méthodes efficaces pour intégrer des modèles d'apprentissage automatique :

• s des conteneurs: À l'aide d'outils tels que Docker, les modèles peuvent être regroupés avec leurs dépendances et leurs paramètres d'environnement dans un conteneur. Cela garantit que le modèle fonctionne de manière cohérente sur différents systèmes et environnements.
• s de sérialisation: Les modèles peuvent être sérialisés dans des formats tels que les fichiers pickle (.pkl) pour Python ou les fichiers joblib. Cette méthode permet d'enregistrer l'objet modèle formé, ce qui permet de le charger et de l'utiliser ultérieurement.
• Archives des modèles: Des outils tels que le format SavedModel de TensorFlow ou ONNX (Open Neural Network Exchange) offrent des méthodes standardisées pour enregistrer les modèles, ce qui les rend interopérables entre différents frameworks et plateformes.
• API: Le déploiement de modèles sous forme d'API RESTful ou gRPC permet d'y accéder via le réseau. Cette approche consiste à intégrer le modèle dans un service pouvant être associé à d'autres applications.
• Fonctions sans serveur: Des plateformes telles qu'AWS Lambda ou Google Cloud Functions peuvent être utilisées pour intégrer des modèles dans des fonctions sans serveur, permettant ainsi une exécution à la demande sans avoir à gérer l'infrastructure.

Une excellente façon d'approfondir vos connaissances sur les modèles d'empaquetage consiste à vous familiariser avec la conteneurisation. Docker est un outil essentiel que tout ingénieur MLOps devrait maîtriser. Pour rafraîchir vos connaissances, veuillez vous rendre sur le cours Introduction à Docker.

Pourquoi la surveillance est-elle importante dans le domaine du MLOps, et quelles métriques devriez-vous suivre ?

Description : Cette question évalue vos connaissances des modèles de surveillance en production et votre compréhension des indicateurs essentiels pour garantir des performances et une fiabilité continues.

Réponse : La surveillance est essentielle dans le cadre des MLOps afin de garantir que les modèles continuent de fonctionner comme prévu en production. Les indicateurs à suivre comprennent l'exactitude, la précision, le rappel et d'autres indicateurs de performance permettant de détecter la dégradation du modèle.

Il est également essentiel de surveiller la dérive des données, car les changements dans les modèles de données peuvent affecter les prévisions du modèle. De plus, les indicateurs d'infrastructure tels que la latence et l'utilisation des ressources (par exemple, le processeur, la mémoire) contribuent à garantir que le système reste évolutif et réactif.

Quels sont les problèmes courants liés au déploiement d'un modèle d'apprentissage automatique ? 

Description : Cette question d'entretien évalue votre compréhension des obstacles potentiels et la manière de les surmonter afin de garantir le déploiement réussi du modèle.

Réponse : Les problèmes courants liés au déploiement de modèles d'apprentissage automatique comprennent :

1. Déviation du modèle : Au fil du temps, les performances d'un modèle peuvent se dégrader en raison de changements dans les modèles ou les relations des données. Par conséquent, les modèles nécessitent une surveillance continue et un réentraînement régulier afin de maintenir leur précision.
2. Qualité et compatibilité des données : Il est essentiel de s'assurer que les données utilisées en production correspondent à la qualité et au format des données utilisées pendant la formation. Des données incohérentes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des performances peu fiables du modèle.
3. Évolutivité : Les modèles doivent être en mesure de traiter efficacement des charges variables et de grands volumes de données. Une infrastructure inadéquate ou des modèles mal optimisés peuvent entraîner des goulots d'étranglement au niveau des performances et des temps de réponse lents.
4. Problèmes d'intégration : Les modèles doivent être correctement intégrés aux systèmes et applications existants. Des défis d'intégration peuvent survenir en raison de différences dans les formats de données, les interfaces ou la compatibilité des infrastructures.
5. Sécurité et confidentialité : Il est essentiel de veiller à ce que les modèles et les données soient protégés contre tout accès non autorisé et toute violation. Les préoccupations en matière de sécurité comprennent la protection des données sensibles et la gestion des contrôles d'accès.

Tous les employeurs recherchent des compétences en résolution de problèmes, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des données dans un poste tel que celui de MLOps. Pour vous familiariser avec deux sujets très importants à l'ère du ML, veuillez consulter les cours Introduction à la qualité des données et Introduction à la sécurité des données.

Quelle est la différence entre les stratégies de déploiement Canary et Blue-Green ?

Description : Cette question d'entretien évalue votre capacité à distinguer les méthodes de déploiement Canary et Blue-Green, ainsi que leurs avantages respectifs pour la mise en œuvre de nouvelles modifications.

Réponse : Les stratégies de déploiement Canary et Blue-Green sont toutes deux utilisées pour gérer le déploiement des mises à jour, mais elles diffèrent dans leur approche :

1. Déploiement Canary : Cette stratégie consiste à publier une nouvelle version de l'application auprès d'un petit groupe d'utilisateurs avant de la déployer auprès de l'ensemble de la base d'utilisateurs. Le terme « Canary » désigne la pratique consistant à utiliser un petit échantillon représentatif pour tester la nouvelle version et surveiller ses performances et son impact. Si la nouvelle version fonctionne correctement et qu'aucun problème critique ne survient, elle est progressivement déployée auprès du reste des utilisateurs. Cette approche contribue à atténuer les risques en permettant aux équipes d'identifier et de résoudre les problèmes à un stade précoce.
2. Déploiement bleu-vert : Dans cette stratégie, deux environnements de production identiques, appelés « Blue » et « Green », sont maintenus. À tout moment, un environnement (par exemple, Bleu) est actif et traite tout le trafic, tandis que l'autre (par exemple, Vert) est inactif ou utilisé pour la mise en scène. Lorsqu'une nouvelle version est prête, elle est déployée dans l'environnement inactif (vert). Une fois que la nouvelle version a été minutieusement testée et vérifiée, le trafic est transféré de l'ancien environnement (bleu) vers le nouveau (vert). Cette approche minimise les temps d'arrêt et permet une restauration rapide en cas de problèmes.

Les deux stratégies visent à réduire les risques liés au déploiement et les temps d'arrêt, mais les déploiements Canary se concentrent sur les versions incrémentielles et l'exposition progressive, tandis que les déploiements Blue-Green garantissent une transition transparente entre les environnements.

Comparaison des stratégies de déploiement : Canari contre Bleu-Vert. Image créée par l'auteur à l'aide de napkin.ai

Comment abordez-vous l'automatisation du réentraînement des modèles dans un pipeline MLOps ?

Description : Cette question évalue votre connaissance des stratégies et des outils utilisés pour automatiser le réentraînement des modèles d'apprentissage automatique lorsque de nouvelles données deviennent disponibles.

Réponse : L'automatisation du réentraînement des modèles dans MLOps implique la mise en place d'un pipeline qui déclenche le réentraînement lorsque certaines conditions sont remplies, telles que la dégradation des performances ou la disponibilité de nouvelles données. 

Des outils tels qu'Airflow ou Kubeflow peuvent orchestrer ces flux de travail, en automatisant des tâches telles que l'ingestion de données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'entraînement des modèles et l'évaluation. Une surveillance continue est essentielle pour garantir que le modèle respecte les seuils de performance avant son déploiement. Des outils de gestion des versions tels que DVC facilitent le suivi des différentes versions du modèle pendant le réentraînement.

Questions techniques pour un entretien MLOps

Dans cette section, nous aborderons les questions techniques d'entretien MLOps qui évaluent vos compétences pratiques et votre compréhension des concepts avancés. 

Ces questions se concentrent sur les aspects techniques du déploiement, de la gestion et de l'optimisation des modèles d'apprentissage automatique. Elles sont conçues pour évaluer votre maîtrise des outils, des techniques et des meilleures pratiques dans ce domaine.

Comment mettriez-vous en œuvre un pipeline CI/CD pour les modèles d'apprentissage automatique ?

Description : Cette question évalue vos connaissances en matière de configuration de pipelines CI/CD spécifiquement destinés aux workflows d'apprentissage automatique. Il évalue votre capacité à automatiser le processus de déploiement et à gérer efficacement les mises à jour des modèles.

Réponse : La mise en œuvre du CI/CD pour les modèles d'apprentissage automatique implique la configuration de pipelines qui automatisent le processus, depuis les modifications du code jusqu'au déploiement. 

Par exemple, vous pouvez utiliser Jenkins ou GitHub Actions pour déclencher des compilations et des tests chaque fois qu'il y a une modification dans le code ou les données du modèle. Le pipeline comprend les étapes suivantes :

1. s de construction: Veuillez compiler et regrouper le code et les artefacts du modèle.
2. s du test: Exécutez des tests unitaires, des tests d'intégration et des contrôles de validation de modèle.
3. Veuillez déployer: Automatisez le déploiement vers les environnements de test ou de production.
4. s du moniteur: Surveillez en permanence les performances du modèle et les données afin de détecter toute anomalie.

En automatisant ces étapes, vous garantissez que les modèles sont mis à jour de manière cohérente et fiable, avec un minimum d'intervention manuelle.

Si vous souhaitez approfondir vos connaissances en matière de CI/CD, nous vous recommandons de suivre le cours CI/CD pour l'apprentissage automatique. Cela vous permettra de vous distinguer lors de votre entretien !

Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer les données dans MLOps ?

Description : Cette question d'entretien porte sur votre compréhension des pratiques efficaces de gestion des données dans le cadre du MLOps. Il évalue votre capacité à gérer la qualité, la gestion des versions et l'organisation des données afin de prendre en charge des workflows d'apprentissage automatique robustes et fiables.

Réponse : Les meilleures pratiques pour la gestion des données dans MLOps comprennent :

1. s relatives à la gestion des versions des données: Veuillez utiliser des outils tels que DVC (Data Version Control) ou Git-LFS pour suivre et gérer les modifications apportées aux ensembles de données. Cela garantit la reproductibilité et facilite le retour aux versions précédentes des données si nécessaire.
2. s sur la qualité des données: Mettre en œuvre des processus rigoureux de validation et de nettoyage des données afin de garantir leur haute qualité. Cela implique notamment de vérifier les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences avant de former les modèles.
3. s relatives à la sécurité des données: Veuillez protéger les données sensibles en mettant en place des contrôles d'accès et un cryptage. Veuillez vous assurer de la conformité avec les réglementations relatives à la confidentialité des données et de la protection contre tout accès non autorisé.
4. s des pipelines de données: Automatisez l'ingestion, le prétraitement et la transformation des données à l'aide d'outils tels qu'Apache Airflow ou Prefect. Cela garantit que les données sont préparées de manière cohérente et disponibles pour la formation et l'évaluation.
5. s de surveillance des données: Surveillez en permanence les données afin de détecter toute dérive ou anomalie. La mise en œuvre de solutions de surveillance facilite la détection des changements dans la distribution des données susceptibles d'affecter les performances du modèle.
6. Documentation: Veuillez conserver une documentation claire des sources de données, des transformations et des étapes de prétraitement. Cela favorise la reproductibilité et facilite la compréhension du pipeline de données et de son impact sur les résultats du modèle.

Meilleures pratiques en matière de gestion des données. Image créée par l'auteur à l'aide de napkin.ai

Comment gérez-vous l'ingénierie des fonctionnalités et le prétraitement dans un pipeline MLOps ?

Description : Cette question évalue la manière dont vous intégrez ces processus dans des flux de travail automatisés. 

Réponse : La gestion de l'ingénierie des caractéristiques et du prétraitement dans un pipeline MLOps implique l'automatisation de ces étapes afin de garantir la cohérence et la reproductibilité. Vous pouvez utiliser des outils tels qu'Apache Airflow ou Prefect pour créer des pipelines de données qui effectuent des tâches telles que :

1. Nettoyage des données: Suppression des valeurs manquantes et des valeurs aberrantes.
2. s d'extraction de caractéristiques: Création de nouvelles fonctionnalités à partir de données brutes.
3. s de normalisation: Mise à l'échelle des fonctionnalités dans une plage cohérente.
4. s de transformation: Appliquer des transformations telles que l'encodage des variables catégorielles.

Comment mettez-vous en œuvre la surveillance des modèles dans un environnement de production ? 

Description : Cette question évalue votre compréhension de la manière dont vous pouvez suivre et garantir les performances et la fiabilité continues du modèle, y compris les outils et les stratégies que vous utiliseriez pour assurer un suivi efficace.

Réponse : La mise en œuvre de la surveillance des modèles dans un environnement de production implique plusieurs pratiques visant à garantir que le modèle fonctionne comme prévu et reste fiable au fil du temps : 

1. Définir les indicateurs de performance: Commencez par identifier les indicateurs clés qui reflètent les performances du modèle, tels que l'exactitude, la précision, le rappel et la latence. Ces indicateurs guideront vos efforts de surveillance et vous aideront à évaluer l'efficacité du modèle.
2. Configurer les outils de surveillance: Veuillez utiliser des outils et des plateformes de surveillance, tels que Prometheus et Grafana ou des solutions cloud natives, pour suivre et visualiser ces indicateurs en temps réel. Cette configuration vous permet de surveiller en continu les performances du modèle.
3. Veuillez configurer les alertes: Veuillez configurer des alertes en fonction des indicateurs de performance. Définissez des seuils qui déclenchent des notifications si les performances du modèle se dégradent ou si des anomalies sont détectées, afin de garantir que tout problème soit traité rapidement.
4. Mettre en œuvre l'de journalisation: Intégrez une journalisation complète pour capturer des informations détaillées sur les prédictions du modèle, les interactions du système et les éventuelles erreurs. Ces données sont indispensables pour le dépannage et la compréhension du comportement du modèle.
5. Analysez et agissez: Veuillez examiner régulièrement les données de performance et les journaux collectés afin d'identifier les tendances, les problèmes ou les domaines à améliorer. Veuillez utiliser cette analyse pour prendre des décisions éclairées concernant les ajustements ou le réentraînement du modèle afin de maintenir son efficacité en production.

Le cours sur la surveillance par apprentissage automatique devrait vous permettre de répondre à ce type de questions de manière plus détaillée.

Comment garantissez-vous la reproductibilité des expériences dans le domaine de l'apprentissage automatique ? 

Description : Cette question examine votre approche pour garantir que les expériences d'apprentissage automatique puissent être reproduites de manière cohérente. Il évalue votre compréhension des pratiques qui favorisent la reproductibilité.

Réponse : Garantir la reproductibilité des expériences d'apprentissage automatique implique :

1. s relatives au contrôle de version: Veuillez utiliser des systèmes de contrôle de version tels que Git pour le code et DVC pour les données afin de suivre et de gérer les modifications apportées aux expériences.
2. s de gestion environnementale: Veuillez utiliser des outils tels que Conda ou Docker pour créer et gérer des environnements de développement et d'exécution cohérents.
3. Générateur aléatoire de graines: Définissez des graines aléatoires pour les algorithmes et les divisions de données afin de garantir la cohérence des résultats entre les différentes exécutions.
4. Documentation: Veuillez conserver une documentation détaillée des montages expérimentaux, des paramètres et des configurations afin de garantir la reproductibilité et de faciliter la reproduction.

Quels sont les défis liés à la mise en œuvre opérationnelle des modèles d'apprentissage automatique ?

Description : Cette question évalue votre compréhension des défis particuliers liés au passage des modèles d'apprentissage automatique de l'environnement de développement à l'environnement de production.

Réponse : La mise en œuvre opérationnelle des modèles d'apprentissage automatique présente plusieurs défis. L'une des principales difficultés consiste à garantir la cohérence entre les environnements de développement et de production, ce qui peut entraîner des problèmes de reproductibilité. 

La dérive des données constitue un autre sujet de préoccupation, car les données en production peuvent évoluer au fil du temps, ce qui réduit la précision du modèle. 

De plus, l'intégration de modèles dans des systèmes existants, la surveillance de leurs performances et l'automatisation des workflows de réentraînement sont souvent des tâches complexes qui nécessitent une collaboration efficace entre les équipes de science des données et d'ingénierie.

Surmonter les défis liés à la mise en œuvre des modèles d'apprentissage automatique. Image créée par l'auteur à l'aide de napkin.ai

Comment mettez-vous en œuvre le réentraînement des modèles dans un pipeline MLOps automatisé ?

Description : Cette question évalue votre compréhension de l'automatisation du réentraînement des modèles lorsque de nouvelles données sont disponibles ou que les performances du modèle se dégradent.

Réponse : La mise en œuvre du réentraînement automatisé des modèles implique la configuration d'un pipeline qui surveille les performances des modèles et la dérive des données. Lorsque la précision du modèle descend en dessous d'un seuil ou lorsque de nouvelles données sont disponibles, des outils tels qu'Apache Airflow ou Kubeflow peuvent déclencher un nouveau processus d'apprentissage.

Le réentraînement implique la collecte de nouvelles données, le prétraitement, l'entraînement du modèle avec les mêmes hyperparamètres ou des hyperparamètres mis à jour, et la validation du nouveau modèle. Après le réentraînement, le modèle mis à jour est automatiquement déployé en production.

Quels outils utilisez-vous pour expliquer les modèles, et pourquoi est-ce important ?

Description : Cette question évalue vos connaissances en matière d'interprétabilité des modèles et la manière dont vous garantissez la transparence des prévisions des modèles.

Réponse : Des outils tels que SHAP (SHapley Additive exPlanations) ou LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) sont couramment utilisés pour expliquer les modèles. 

Ces outils permettent de décomposer les prédictions du modèle en montrant la contribution de chaque caractéristique. L'explicabilité est essentielle dans le domaine du MLOps, car elle permet d'instaurer la confiance auprès des parties prenantes et de garantir la conformité des modèles avec les réglementations, en particulier dans des secteurs tels que la finance et la santé. Cela permet également d'identifier les biais potentiels ou les problèmes liés aux données au sein du modèle.

Questions d'entretien sur le cloud et l'infrastructure MLOps

Cette section traite des questions d'entretien axées sur les aspects liés au cloud et à l'infrastructure des MLOps. Ces questions évaluent votre expertise dans le déploiement, la gestion et la mise à l'échelle de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements cloud.

Comment déployez-vous les modèles ML sur le cloud ?

Description : Cette question évalue vos connaissances en matière de déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans un environnement cloud. Il évalue votre compréhension des plateformes cloud, des processus de déploiement et des outils utilisés pour gérer les modèles dans le cloud.

Réponse : Le déploiement de modèles ML sur le cloud implique les étapes suivantes :

• s relatives à l'emballage du modèle: Veuillez emballer le modèle avec ses dépendances et ses configurations.
• s relatives au téléchargement et au déploiement: Veuillez télécharger le package vers un service cloud tel qu'AWS SageMaker, Google AI Platform ou Azure Machine Learning. Veuillez utiliser les outils de déploiement du service pour créer un point de terminaison ou un service permettant d'accéder au modèle.
• s de configuration: Configurez l'auto-scaling pour gérer les charges variables et mettez en place des mesures de sécurité, notamment des contrôles d'accès et le chiffrement.
• de surveillance: Surveillez en permanence les performances du modèle à l'aide d'outils basés sur le cloud afin de vous assurer qu'il répond aux objectifs de performance et de détecter tout problème à un stade précoce.

Quels sont les avantages et les défis liés à l'utilisation d'architectures sans serveur pour le déploiement de modèles ML ?

Description : Cette question examine la compréhension du calcul sans serveur et son application dans le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, en évaluant la capacité à mettre en balance les avantages et les défis.

Réponse : Les architectures sans serveur offrent plusieurs avantages, notamment une réduction des frais généraux opérationnels, car elles ne nécessitent aucune gestion de serveur, et une mise à l'échelle automatique en fonction de la demande en temps réel, ce qui peut entraîner des économies, les frais étant basés sur l'utilisation réelle des ressources informatiques. 

Cependant, les architectures sans serveur présentent également des défis. Par exemple, il existe des contraintes en matière de temps d'exécution et d'allocation des ressources qui peuvent ne pas convenir à tous les types de modèles d'apprentissage automatique, en particulier ceux qui ont des besoins informatiques élevés. 

La latence au démarrage à froid peut également constituer un problème, les requêtes initiales après des périodes d'inactivité pouvant subir des retards. Malgré ces défis, les architectures sans serveur peuvent être très efficaces pour certaines charges de travail si ces facteurs sont gérés de manière appropriée.

Une autre manière d'appréhender cela est de consulter ce tableau qui résume les avantages et les inconvénients des architectures sans serveur en fonction d'aspects spécifiques :

Comment gérez-vous les ressources informatiques pour la formation des modèles d'apprentissage automatique dans un environnement cloud ?

Description : Cette question évalue vos stratégies d'optimisation et de gestion des ressources informatiques lors de l'entraînement de modèles ML dans le cloud. Il évalue votre capacité à garantir une utilisation efficace des ressources cloud.

Réponse : La gestion des ressources informatiques implique :

• Sélection d'instance : Veuillez sélectionner les types d'instances appropriés (par exemple, GPU ou TPU) en fonction des exigences de formation.
• Auto-scaling : Utilisez les fonctionnalités du cloud pour ajuster dynamiquement les ressources en fonction des exigences de la charge de travail.
• Gestion des coûts : Mettre en œuvre des mesures de réduction des coûts, telles que l'utilisation d'instances ponctuelles ou de machines virtuelles préemptibles.
• Surveillance et optimisation : Veuillez surveiller régulièrement l'utilisation des ressources à l'aide d'outils tels qu'AWS CloudWatch ou Google Cloud Monitoring et ajuster les configurations en fonction des données de performance et de coût.

Comment garantissez-vous la sécurité et la conformité des données lors du déploiement de modèles ML dans le cloud ?

Description : Cette question examine l'approche adoptée pour garantir la sécurité et la conformité des données lors du déploiement de modèles d'apprentissage automatique dans des environnements cloud, en mettant l'accent sur les meilleures pratiques et les exigences réglementaires.

Réponse : Garantir la sécurité et la conformité des données implique :

• s relatives au cryptage: Veuillez crypter les données au repos et en transit à l'aide des services des fournisseurs de cloud.
• s relatives au contrôle d'accès: Mettre en œuvre des politiques strictes de gestion des identités et des accès afin de restreindre l'accès.
• Audits réguliers: Effectuer des audits de sécurité et des contrôles de conformité afin de respecter les réglementations telles que le RGPD ou l'HIPAA.
• Surveillance continue: Veuillez utiliser des outils de sécurité cloud pour assurer une surveillance continue et détecter les menaces.
• s sur les meilleures pratiques: Restez informé des dernières bonnes pratiques et directives en matière de sécurité émises par les fournisseurs de services cloud.

La sécurité et la conformité peuvent être les derniers aspects auxquels un ingénieur souhaite réfléchir, mais ils revêtent une importance croissante. Le cours Comprendre le RGPD, ainsi que les autres cours suggérés dans cet article, devraient vous permettre de vous mettre à niveau. 

Quelles stratégies utilisez-vous pour gérer les coûts du cloud associés à la formation et au déploiement de modèles d'apprentissage automatique ?

Description : Cette question examine les stratégies de gestion et d'optimisation des coûts liés au cloud pour la formation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, évaluant ainsi les connaissances en matière de techniques de gestion des coûts.

Réponse : Les stratégies de gestion des coûts du cloud comprennent :

• Sélection d'instance : Sélectionnez les types et les tailles d'instances adaptés à la charge de travail et évitez le surprovisionnement.
• Outils de gestion des coûts : Veuillez utiliser des outils tels qu'AWS Cost Explorer ou Google Cloud Billing (si vous utilisez ces plateformes respectives) pour suivre et analyser vos dépenses.
• Mesures de réduction des coûts : Mettre en œuvre des stratégies de réduction des coûts, telles que l'utilisation d'instances réservées ou d'instances spot.
• Mise à l'échelle automatique : Utilisez la mise à l'échelle automatique pour aligner l'utilisation des ressources sur la demande.
• Optimisation des ressources : Veuillez examiner et ajuster régulièrement l'affectation des ressources en fonction des indicateurs de performance et des données relatives aux coûts afin de garantir la rentabilité.

Cycle de gestion des coûts du cloud. Image créée par l'auteur à l'aide de napkin.ai

Quelle est la différence entre le déploiement en périphérie et le déploiement dans le cloud dans le domaine des MLOps ?

Description : Cette question évalue votre compréhension des compromis entre le déploiement de modèles sur des appareils périphériques et dans le cloud.

Réponse : Le déploiement dans le cloud implique l'exécution de modèles sur des serveurs centralisés, offrant une évolutivité et une maintenance plus facile, mais avec des problèmes de latence potentiels. 

Le déploiement en périphérie consiste à exécuter des modèles directement sur des appareils tels que des smartphones ou des appareils IoT, ce qui réduit la latence et améliore la confidentialité des données, mais peut être limité par les ressources informatiques. Le déploiement en périphérie est idéal pour les applications de traitement en temps réel, tandis que le déploiement dans le cloud convient mieux aux modèles nécessitant une puissance de calcul et une flexibilité importantes.

Comment garantissez-vous une haute disponibilité et une tolérance aux pannes pour les modèles ML en production ?

Description : Cette question évalue vos connaissances en matière de création de systèmes résilients pour le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.

Réponse : Pour garantir une haute disponibilité, il est nécessaire de déployer des modèles dans plusieurs zones ou régions de disponibilité et de mettre en place des mécanismes de basculement automatisés. 

Les équilibreurs de charge peuvent répartir le trafic afin d'éviter les goulots d'étranglement. En matière de tolérance aux pannes, des sauvegardes régulières, une redondance et des contrôles de santé peuvent prévenir les défaillances du système. L'utilisation de services cloud tels que AWS Elastic Load Balancing et les fonctionnalités d'autoscaling permet également de garantir que, en cas de défaillance d'une instance, d'autres peuvent prendre le relais sans interruption de service.

Questions d'entretien MLOps sur le comportement et la résolution de problèmes

Cette section explore les aspects comportementaux et liés à la résolution de problèmes du MLOps, en évaluant la manière dont les candidats abordent les défis du monde réel, collaborent avec les équipes et gèrent divers problèmes liés au déploiement et à la gestion des modèles d'apprentissage automatique.

Veuillez décrire une situation où vous avez dû résoudre un problème sur un modèle en production. Quelles mesures avez-vous prises ?

Description : Cette question évalue les compétences en matière de résolution de problèmes dans des scénarios réels. 

Exemple de réponse : Il est arrivé qu'un modèle déployé en production commence à présenter une baisse significative de ses performances. La première étape consistait à analyser les journaux et les métriques du modèle afin d'identifier toute anomalie. Il est apparu que le pipeline de données alimentait des données dont la structure avait été modifiée en raison de récentes mises à jour dans les systèmes sources. 

L'étape suivante consistait à valider les données par rapport aux données attendues par le modèle et à vérifier s'il existait des divergences. Après avoir confirmé le problème lié aux données, j'ai collaboré avec l'équipe d'ingénierie des données afin de rectifier le pipeline de données. Ensuite, j'ai déployé un correctif pour mettre à jour le modèle avec la gestion corrigée des entrées. 

Enfin, j'ai surveillé de près le modèle après son déploiement afin de m'assurer que ses performances revenaient aux niveaux attendus, puis j'ai communiqué les conclusions et la résolution aux parties prenantes.

Comment gérez-vous la gestion des versions des modèles dans un environnement collaboratif ?

Description : Cette question évalue votre approche de la gestion des différentes versions des modèles d'apprentissage automatique lorsque vous travaillez en équipe.

Exemple de réponse : , j'utilise des systèmes de contrôle de version tels que MLflow ou DVC pour gérer et suivre les différentes versions des modèles. Chaque version se voit attribuer un identifiant unique, et une documentation détaillée est fournie pour chaque mise à jour afin de garantir que les membres de l'équipe comprennent les modifications apportées.

 De plus, je m'assure que les nouveaux modèles sont minutieusement testés dans un environnement de préproduction avant d'être déployés en production, ce qui contribue à éviter les perturbations et à maintenir les performances des modèles.

Veuillez décrire une situation complexe dans laquelle vous avez dû collaborer avec des équipes pluridisciplinaires. Comment avez-vous géré une collaboration efficace ?

Description : Cette question évalue votre capacité à collaborer efficacement avec différentes équipes, telles que les scientifiques de données, les ingénieurs et les chefs de produit, ainsi que votre aptitude à gérer et à résoudre les défis dans un environnement interfonctionnel.

Exemple de réponse : Une situation complexe a nécessité la coordination entre des scientifiques des données, des ingénieurs et des chefs de produit afin de déployer un nouveau modèle présentant des dépendances complexes. La clé d'une collaboration efficace était d'établir dès le départ des canaux de communication clairs. 

Des réunions régulières ont été organisées afin de s'accorder sur les objectifs, de suivre le cursus et de surmonter les obstacles éventuels. Afin de combler les lacunes en matière de connaissances, j'ai organisé des séances de partage des connaissances au cours desquelles les membres de l'équipe ont pu discuter de leurs domaines d'expertise respectifs. 

De plus, l'utilisation d'outils de gestion de projet pour suivre les tâches et les étapes importantes a permis à tous les participants de rester informés de l'avancement du projet. Cette approche a permis de garantir que la contribution de chaque membre de l'équipe soit prise en compte et que nous travaillions ensemble pour assurer le succès du déploiement.

Comment abordez-vous la mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique afin de gérer l'augmentation de la charge utilisateur ?

Description : Cette question examine vos stratégies pour adapter les modèles d'apprentissage automatique à la demande croissante, en évaluant votre compréhension des aspects techniques et opérationnels de l'évolutivité.

Exemple de réponse : L'adaptation des modèles d'apprentissage automatique pour gérer une charge utilisateur accrue implique plusieurs étapes essentielles.

Tout d'abord, j'analyserais les indicateurs de performance du modèle actuel afin d'identifier les éventuels goulots d'étranglement. Pour répondre à l'augmentation de la demande, je mettrais à profit des solutions d'auto-scaling basées sur le cloud afin d'ajuster les ressources de manière dynamique en fonction du trafic. 

De plus, l'optimisation du modèle lui-même grâce à des techniques telles que la quantification ou l'élagage peut contribuer à réduire sa consommation de ressources sans compromettre ses performances. 

Je mettrais également en œuvre des tests de charge afin de simuler un trafic plus important et de garantir la robustesse du système. 

Enfin, je mettrais en place un suivi continu afin de rester informé des performances des modèles, ce qui me permettrait d'ajuster l'allocation des ressources selon les besoins et de maintenir les performances sous des charges variables.

Comment gérez-vous les attentes des parties prenantes lorsque les performances du modèle ne correspondent pas aux prévisions initiales ?

Description : Cette question évalue votre capacité à gérer la communication et les attentes lorsqu'un modèle ne produit pas les résultats escomptés.

Exemple de réponse : Lorsque les performances du modèle ne répondent pas aux attentes, je privilégie une communication transparente avec les parties prenantes. Je présente les limites du modèle et les raisons de ses performances, qu'elles soient liées à des problèmes de qualité des données, à un surajustement ou à des attentes initiales irréalistes. 

Je collabore ensuite avec eux pour définir des objectifs plus réalistes, fournir des informations basées sur des données et proposer des améliorations, telles que la collecte de davantage de données d'entraînement ou l'ajustement de l'architecture du modèle.

Pourriez-vous décrire une situation dans laquelle vous avez dû trouver un équilibre entre la dette technique et la livraison d'un projet dans les délais impartis ?

Description : Cette question évalue votre capacité à établir des priorités entre le maintien de la qualité du code à long terme et le respect des délais à court terme des projets.

Exemple de réponse : Il y a eu une période où nous avions un délai très court pour déployer un modèle pour une nouvelle fonctionnalité de produit. Nous avons donné la priorité à une livraison rapide en omettant certaines parties non essentielles du code, telles que la documentation complète et les tests non indispensables.

Après la sortie, nous avons consacré du temps à revoir le code source et à résoudre ces problèmes, afin de minimiser la dette technique après le lancement. Cela nous a permis de respecter les délais tout en garantissant la stabilité à long terme du projet.

Conseils pour se préparer à un entretien MLOps

La préparation à un entretien MLOps implique une combinaison de connaissances techniques, une bonne compréhension de l'environnement de l'entreprise et une communication claire de vos expériences passées. Voici quelques conseils essentiels pour vous aider à vous préparer :

Révisez les concepts et les outils

Veuillez vous assurer de bien maîtriser les concepts fondamentaux du MLOps. Veuillez vous familiariser avec les outils et plateformes couramment utilisés dans le domaine du MLOps, tels que MLflow, Kubernetes et les services cloud comme AWS SageMaker ou Google AI Platform.

Le cursus de compétences MLOps constitue une ressource idéale, car il comprend quatre cours pertinents qui vous permettent de vous tenir informé des concepts et des pratiques MLOps.  

Comprendre la pile technologique de l'entreprise

Veuillez vous renseigner sur les technologies et les outils spécifiques utilisés par l'entreprise dans laquelle vous postulez. Comprendre leur infrastructure technologique vous aidera à adapter vos réponses à leur environnement et à démontrer que vous correspondez parfaitement au profil recherché. Veuillez examiner leurs services cloud préférés, leurs systèmes de contrôle de version et leurs pratiques de gestion des modèles afin de démontrer que vous êtes prêt à vous intégrer de manière transparente dans leur flux de travail.

Veuillez préparer des exemples de travaux antérieurs.

Soyez prêt à discuter de projets ou d'expériences spécifiques dans lesquels vous avez appliqué les pratiques MLOps. Veuillez préparer des exemples qui mettent en évidence vos compétences en matière de résolution de problèmes, votre capacité à travailler avec des équipes interfonctionnelles et votre expérience en matière de déploiement et de mise à l'échelle de modèles (si possible). Veuillez utiliser ces exemples pour illustrer vos connaissances pratiques et la manière dont vous avez relevé avec succès les défis rencontrés dans vos fonctions précédentes.

Pratiquez le codage

Pratiquez régulièrement des exercices de codage liés au MLOps, tels que la rédaction de scripts pour le déploiement de modèles, l'automatisation de workflows ou le développement de pipelines de données. 

Restez informé

Le domaine du MLOps évolue rapidement, il est donc essentiel de se tenir informé des dernières tendances, des nouveaux outils et des meilleures pratiques. Suivez les blogs spécialisés, participez à des forums ou à des webinaires pertinents et engagez-vous auprès de la communauté MLOps afin de maintenir vos connaissances à jour et pertinentes.

Conclusion

Le MLOps est un domaine qui comble le fossé entre la science des données et les opérations, en garantissant que les modèles d'apprentissage automatique sont déployés, maintenus et adaptés de manière efficace. 

Tout au long de cet article, nous avons abordé une série de questions d'entretien couvrant les concepts généraux du MLOps, les aspects techniques, les considérations relatives au cloud et à l'infrastructure, ainsi que les compétences comportementales en matière de résolution de problèmes. En vous entraînant à répondre à ces questions, vous augmenterez considérablement vos chances de réussite lors de vos entretiens et vous aurez plus de possibilités d'obtenir le poste.

Veuillez consulter les ressources suivantes pour approfondir vos connaissances : 

• Feuille de route MLOps : Guide complet sur les carrières dans le domaine des MLOps
• Cursus de compétences « Principes fondamentaux du MLOps »