Mastère DevOps MLOps Engineer
ESSIN, école spécialisée dans les métiers du numérique, vous propose un Mastère DevOps MLOps Engineer préparant à un titre RNCP de niveau 7 ainsi qu’à une certification professionnelle EXIN DevOps.
Présentation de la formation
Transformer les processus DevOps traditionnels en solutions optimisées et durables
Le Mastère DevOps MLOps Engineer dispense un programme de formation en deux ans permettant une montée en compétences progressive, alliant théorie, pratique et projets concrets, afin de former des experts en MLOps capables d’optimiser les pratiques DevOps grâce à l’Intelligence Artificielle sur le Cloud.
Dans une démarche de Cloud, automatisation et Green IT, cette formation prépare à intervenir sur des infrastructures modernes et durables au sein d’entreprises de toutes tailles.
Objectifs du Mastère DevOps MLOps Engineer
Compétences Acquises
À l’issue du Mastère DevOps MLOps Engineer, les étudiants sont capables de concevoir, automatiser et optimiser des infrastructures Cloud et des pipelines DevOps intégrant des pratiques MLOps et d’Intelligence Artificielle.
- Optimiser la gestion de code via Git et améliorer la performance des workflows de développement
- Mettre en place l’intégration continue et le déploiement automatisé via Jenkins et GitLab CI (CI/CD)
- Concevoir et automatiser des workflows d’infrastructure via Ansible et Kubernetes (orchestration Cloud Native)
- Mettre en place des règles et outils de sécurité dans un environnement DevOps et Cloud sécurisé
- Développer l’automatisation des services et pipelines avec API Python et Machine Learning (MLOps)
- Maintenir, superviser et optimiser des plateformes de production sur le Cloud (AWS, Azure, GCP)
- Gérer différents environnements (développement, test, staging, production) en mode industrialisé DevOps
- Participer aux rituels Agile Scrum dans un contexte de gestion de projet technique
Admission
Bac+3 / Niveau 6
Durée
2 ans – 950h
Hybride
Présentiel
Alternance
3 sem. entreprise
Rentrée
28/09/2026
Certifications
EXIN DevOps
Programme de formation
Le cursus de formation en alternance hybride (VisioFormation, Blended Learning et présentiel) est constitué de modules dédiés au métier de DevOps MLOps Engineer.
Il combine des apports théoriques, des études de cas, des projets de mise en situation professionnelle ainsi que des formations certifiantes EXIN DevOps.
Ce programme permet de développer des compétences opérationnelles en Cloud, DevOps, MLOps, automatisation et Intelligence Artificielle, en lien avec les besoins des entreprises en transformation digitale.
Les intervenants sont des consultants expérimentés et des experts des métiers du numérique, du DevOps et du conseil technique, garantissant un enseignement ancré dans la réalité du terrain.
Rythme de l’alternance
En moyenne : 1 semaine en cours / 3 semaines en entreprise
Année 1
- INTRODUCTION AU DEVOPS, AUTOMATISATION ET CLOUD
- OUTILS ET TECHNIQUES INFRASTRUCTURES PERFORMANTES
- 475 heures de formation en alternance
Année 2
- SÉCURITÉ, COMPLIANCE ET PRATIQUES DURABLES
- GESTION DE PROJET
- CAS PRATIQUES
- CERTIFICATIONS
- 475 heures de formation en alternance
Programme de l’année 1
Métier DevOps et fondamentaux du MLOps
Rappels Systèmes et Réseaux : Réseaux et sécurité du SI
Rappels Systèmes et Réseaux : Architecture Linux
Rappels Bases de Données et BI Organisation des projets Data
Rappels Systèmes et Réseaux : Administration Windows Server
Virtualisation et Conteneurisation : Microsoft Hyper V
Exploiter les conteneurs avec Docker
Automatisation et scripting : PowerShell
Automatisation et scripting : scripting Shell Linux Bash
Overview des clouds publics AZURE / AWS / GCP
Organisation projet systèmes et réseaux : composantes d’un projet (performance, coûts, délais, risques)
Concepts d’Écoresponsabilité et de Durabilité Numérique
Rappels Bases de données et langage SQL
Automatisation des workflows IA avec Git, Jenkins, et Kubeflow
Cloud Native : Intégration continue avec GIT Lab CI et Jenkins
Cloud Native : Maven -Industrialisation des Déploiements
Cloud Native : mise en œuvre d’Ansible (TP/TD/UseCase, YAML)
Gestion d’applications multi-container & monitoring avec Kubernetes
Orchestrer des déploiements d’infrastructures avec Terraform
Programmation en langage Python
Mise en œuvre de Puppet pour la Gestion de configuration
Mettre en place de la supervision avec ELK stack (Elastic search, Telegraf, Kibana) – Grafana
Anglais professionnel
Programme de l’année 2
Green IT : pratique des Systèmes d’Information durables
Optimisation et Refactoring de Code pour l’Efficacité Énergétique
Orchestration & Data Pipelines
Cloud Computing et Optimisation des Ressources
DevOps avec Cloud Azure (pipeline CI/CD, administration de l’infrastructure)
Cadre juridique du RGPD et éthique numérique
Référentiels ISO : processus et durabilité
Continuité opérationnelle et gestion de la crise : disaster recovery/haute disponibilité/réplication/SLA-OLA
RSE : Responsabilité Sociétale des Entreprises
Gestion et surveillance des modèles IA en production : Prometheus et Grafana
MLOps et Pipelines de Déploiement IA : MLflow et DVC (Data Version Control)
Gestion de projet Agile et SAFe
Gestion des risques (identifier, évaluer, traiter, piloter, gérer)
Référentiel ITIL : processus du cycle de vie des services informatiques, audits SI
Modélisation des processus BPMN
Conduite du changement d’un projet informatique
Certification EXIN DevOps Foundation (culture, organisation DevOps, les méthodes et pratiques…)
Projet DevOps/MLOps durable – Mise en situation professionnelle
Découvrir les métiers de la Data et de l’IA
Pédagogie
Méthodes mobilisées
Le Mastère DevOps MLOps Engineer s’appuie sur des méthodes pédagogiques innovantes conçues pour répondre aux besoins des entreprises en transformation digitale, Cloud et automatisation des systèmes.
Des programmes pédagogiques orientés métier
Des contenus conçus pour répondre aux enjeux stratégiques des entreprises innovantes et développer des compétences opérationnelles en DevOps, MLOps, Cloud et Intelligence Artificielle.
Une formation sans limites
VisioFormation, Blended Learning, présentiel et meet-ups : des formats pédagogiques flexibles permettant de s’adapter aux profils et aux rythmes d’apprentissage.
Des technologies au cœur des apprentissages
Cloud, DevOps, Data et Intelligence Artificielle : les étudiants travaillent sur des outils et plateformes utilisés dans les environnements de production modernes.
Un accompagnement sur mesure
Un suivi personnalisé, des échanges réguliers et des visites en entreprise pour accompagner la progression et la réussite de chaque apprenant.
Des certifications d’excellence
Le parcours inclut la préparation à la certification professionnelle EXIN DevOps, reconnue dans les environnements techniques et Cloud.
Modalités d’évaluation
L’évaluation du Mastère DevOps MLOps Engineer repose sur un dispositif progressif permettant de valider les compétences professionnelles acquises tout au long du parcours.
- Contrôle continu (évaluation formative) tout au long de la formation
- Projets de mise en situation professionnelle en conditions réelles
- Épreuves de certification RNCP comprenant des épreuves écrites, un mémoire professionnel et une soutenance devant jury
Possibilités de valider un ou des blocs de compétences
L’obtention du titre RNCP du Mastère DevOps MLOps Engineer est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences.
Les blocs de compétences peuvent être validés indépendamment. Chaque bloc acquis est définitivement obtenu et reste acquis à vie.
En complément, la certification comprend une épreuve transversale basée sur un mémoire professionnel. Celui-ci s’appuie sur des actions menées en entreprise et démontre la mise en œuvre concrète des compétences du référentiel RNCP dans des projets DevOps, Cloud et MLOps.
Le mémoire donne lieu à un rendu écrit et à une soutenance orale devant un jury.
Un titre RNCP certifié et reconnu par l’État
Titre RNCP Expert en Architectures Systèmes, Réseaux et Sécurité Informatique
La formation délivre la certification professionnelle « Expert en Architectures Systèmes, Réseaux et Sécurité Informatique » RNCP 38823 de niveau 7 (bac+5), publiée au Journal Officiel du 27 mars 2024 portant enregistrement au répertoire national des certifications professionnelles jusqu’au 27 mars 2028. Cette certification est accessible par la VAE (Validation des acquis de l’expérience).
Code NSF 326 et 326n – Autorité responsable Ingetis
Admission à la formation
Pour intégrer le Mastère DevOps MLOps Engineer, vous devez répondre aux critères suivants :
- Être titulaire d’un diplôme Bac+3 validé minimum ou d’une certification professionnelle de niveau 6 dans les domaines du numérique, de l’informatique, du Cloud ou du développement
- Pour une admission directe en Mastère 2 (M2), un diplôme de niveau Bac+4 validé est requis
- Formation initiale et continue : accès possible aux candidats disposant d’un parcours en DevOps, Cloud, Data, développement ou infrastructure IT
- À titre dérogatoire, les candidats titulaires d’un Bac+2 avec une expérience professionnelle significative dans le numérique ou les systèmes informatiques peuvent être étudiés par une commission d’admission
- Par la voie de la VAE, les candidats doivent justifier d’une expérience professionnelle en lien avec les compétences du référentiel DevOps, Cloud ou MLOps
Conditions d’admission
Vos atouts
- Rigueur, esprit analytique et capacité de résolution de problèmes techniques
- Mobilité, dynamisme et forte capacité d’adaptation aux environnements Cloud et DevOps
- Compétences dans le déploiement d’applications informatiques et l’administration de systèmes (un plus apprécié)
Modalités d’admission
L’étude du dossier de candidature permet d’évaluer la cohérence et la faisabilité du projet professionnel pour intégrer le Mastère DevOps MLOps Engineer.
Dossier de candidature
Le dossier doit comprendre les éléments suivants :
- CV
- Copies des diplômes, titres et certifications obtenus
- Lettre de motivation
- Éventuellement, lettres de recommandation ou de soutien (établissement ou entreprise)
Épreuves d’admission
Les candidats dont le dossier est retenu sont convoqués à :
- Un entretien individuel de motivation
- Une évaluation des compétences et du parcours
- Une analyse de la cohérence du projet professionnel avec la formation en DevOps, Cloud et MLOps
Candidater pour une session dans l’année
FINANCEMENT PAR L’ENTREPRISE D’ACCUEIL
Financement de l’action de formation par l’entreprise et son organisme financeur où s’effectue l’alternance de l’étudiant.
L’alternant perçoit une rémunération contractuelle durant sa formation.
FINANCEMENT DE VOS ETUDES
Des frais de 200 € net sont requis à l’inscription, couvrant l’accompagnement à la recherche d’entreprise et l’accès aux outils pédagogiques.
Ils pourront être remboursés après la signature du contrat d’alternance et le début des cours.
En formation initiale, les frais pédagogiques sont fixés à partir de 7 500 € par année de Mastère en financement personnel.
FAQ – Mastère DevOps MLOps Engineer
Qu’est-ce que le Mastère DevOps MLOps Engineer ?
Le Mastère DevOps MLOps Engineer est une formation Bac+5 en alternance qui forme des experts en DevOps, MLOps et Cloud computing capables d’automatiser le déploiement des applications et des modèles d’intelligence artificielle.
Quelle formation pour devenir DevOps Engineer ou MLOps Engineer ?
Pour devenir DevOps Engineer ou MLOps Engineer, il est recommandé de suivre une formation Bac+5 en Cloud computing, automatisation des infrastructures, CI/CD et intelligence artificielle appliquée comme le Mastère DevOps MLOps Engineer.
Quelles compétences en DevOps et MLOps ?
Le Mastère permet d’acquérir des compétences en CI/CD, Kubernetes, Docker, automatisation des infrastructures, Cloud AWS/Azure et déploiement de modèles de machine learning (MLOps).
Quels métiers après un Mastère DevOps MLOps Engineer ?
Après cette formation, les diplômés peuvent exercer les métiers de DevOps Engineer, MLOps Engineer, Cloud Engineer, Site Reliability Engineer (SRE) ou Infrastructure Engineer.
Quelle est la différence entre DevOps et MLOps ?
Le DevOps automatise le développement et le déploiement des applications, tandis que le MLOps applique ces pratiques aux modèles d’intelligence artificielle et de machine learning.
Quelle certification est préparée ?
Le Mastère prépare à un titre RNCP de niveau 7 ainsi qu’à une certification professionnelle DevOps (EXIN) reconnue dans les métiers du Cloud et de l’automatisation.
Formation DevOps en alternance : est-ce possible ?
Oui, le Mastère est proposé en alternance avec un rythme de 1 semaine en formation et 3 semaines en entreprise, permettant une forte expérience professionnelle en environnement Cloud et DevOps.