Salaire Ingénieur MLOps 2025 : 4 600€ Junior vs 8 800€ Expert Senior
Revenus nets mensuels moyens. Données entreprises tech, scale-ups AI, cloud providers et ESN spécialisées 2024 (mises à jour octobre 2025).
106k€
Senior/an net
+91%
Senior vs junior
+108%
Lead vs junior
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📊 Données Fiables et Actualisées

Nos salaires sont basés sur les grilles officielles, les enquêtes syndicales et les données de l'INSEE 2025. Mise à jour mensuelle.

📋 Table des matières

🤖 Qu'est-ce qu'un Ingénieur MLOps ?

L'Ingénieur MLOps est un spécialiste de l'automatisation et de l'industrialisation des processus de machine learning. Il assure le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles ML en production, en appliquant les principes DevOps aux projets d'intelligence artificielle.

🎯 Missions Principales

  • Pipeline ML : Automatisation du cycle de vie des modèles ML
  • Déploiement : Mise en production des modèles avec CI/CD
  • Monitoring : Surveillance des performances et dérive des modèles
  • Infrastructure : Gestion des ressources cloud et on-premise
  • Collaboration : Interface entre data scientists et équipes IT

💰 Salaire Ingénieur MLOps 2025

Niveau d'Expérience Salaire Net Mensuel Salaire Brut Annuel Bonus/Variable
Junior (0-2 ans) 3 600€ - 5 600€ 55 000€ - 80 000€ 10 000€ - 20 000€
Confirmé (3-5 ans) 5 600€ - 7 200€ 80 000€ - 100 000€ 20 000€ - 35 000€
Senior (6-8 ans) 7 200€ - 8 800€ 100 000€ - 130 000€ 35 000€ - 60 000€
Expert/Lead (8+ ans) 8 800€ - 12 000€ 130 000€ - 180 000€ 60 000€ - 120 000€

📈 Facteurs d'Influence du Salaire

  • Type d'entreprise : Startups (+30-60%), Grands groupes (+20-40%), Finance (+40-80%)
  • Localisation : Paris (+30%), Lyon/Bordeaux (+20%), Province (+0-15%), Remote US (+50-150%)
  • Spécialisation : LLMOps (+25-35%), AutoML (+20-30%), Edge ML (+30-40%)
  • Expertise : Multi-cloud (+25-40%), Kubernetes (+30-50%), Management (+40-70%)

🎓 Formation et Parcours

Formation Initiale

Bac+5 en informatique/IA : Master en machine learning, école d'ingénieurs avec spécialisation IA, ou formation en data science. Connaissances en DevOps et cloud computing essentielles. Expérience pratique en projets ML recommandée.

Certifications Cloud ML

AWS : AWS Machine Learning Specialty, AWS Solutions Architect
Azure : Azure AI Engineer, Azure Data Scientist
GCP : Professional Machine Learning Engineer
Kubernetes : CKA (Certified Kubernetes Administrator)

Certifications MLOps

Outils MLOps : Kubeflow, MLflow, Airflow, DVC
Plateformes : Databricks, Vertex AI, SageMaker
Monitoring : Prometheus, Grafana, ML monitoring tools
CI/CD : Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions pour ML

📚 Parcours Recommandé

  • Années 1-3 : Formation technique → DevOps → Spécialisation ML
  • Années 3-5 : MLOps junior → Certifications cloud → Expertise pipeline
  • Années 5-8 : MLOps senior → Lead technique → Architecture
  • Années 8+ : Lead MLOps → Directeur technique → Innovation

🛠️ Compétences Requises

☁️ Compétences Cloud

  • AWS : SageMaker, EKS, Lambda, S3, CloudFormation
  • Azure : ML Studio, AKS, Functions, Blob Storage, ARM
  • GCP : Vertex AI, GKE, Cloud Functions, BigQuery, Terraform
  • Multi-cloud : Terraform, Kubernetes, Docker, Helm
  • Serverless : Lambda, Functions, Cloud Run, Fargate

🔧 Compétences DevOps

  • CI/CD : Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions, Azure DevOps
  • Container : Docker, Kubernetes, Helm, Istio
  • Monitoring : Prometheus, Grafana, ELK Stack, Jaeger
  • Infrastructure : Terraform, Ansible, CloudFormation
  • Versioning : Git, DVC, MLflow, Model versioning

🤖 Compétences Machine Learning

  • Frameworks : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost
  • Pipelines : Kubeflow, MLflow, Airflow, Prefect
  • Feature Store : Feast, Hopsworks, Tecton
  • Model Registry : MLflow, Kubeflow, SageMaker Model Registry
  • AutoML : Auto-sklearn, H2O, Google AutoML

📊 Compétences Data

  • Data Engineering : Apache Spark, Kafka, Airflow, dbt
  • Databases : PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch
  • Big Data : Hadoop, Spark, Delta Lake, Iceberg
  • Data Quality : Great Expectations, Deequ, Soda
  • Feature Engineering : Feature stores, data validation, drift detection

🤝 Compétences Soft Skills

  • Communication : Interface entre data scientists et équipes IT
  • Gestion de projet : Planning, coordination, suivi
  • Résolution de problèmes : Debugging, optimisation, créativité
  • Veille : Suivi des nouvelles technologies ML/AI
  • Leadership : Direction d'équipes, mentorat

🏢 Secteurs d'Activité

Secteur % d'Ingénieurs MLOps Salaire Moyen Spécificités
Startups Tech/AI 35% +30-60% Innovation, equity, dynamisme
Finance/Trading 25% +40-80% Salaires élevés, réglementation stricte
Grands Groupes Tech 20% +20-40% Stabilité, ressources importantes
ESN/Consulting 15% +40-80% Expertise pointue, missions variées
Autres (Santé, Retail) 5% +15-35% Domaines émergents

🚀 Applications Émergentes

  • LLMOps : Opérations pour grands modèles de langage (+25-35% de salaire)
  • Edge ML : Déploiement sur appareils edge (+30-40% de salaire)
  • AutoML : Automatisation du machine learning (+20-30% de salaire)
  • ML Observability : Observabilité des modèles ML (+35-45% de salaire)
  • Federated Learning : Apprentissage fédéré (+40-50% de salaire)

📈 Évolution de Carrière

MLOps Junior (0-2 ans)

Pipeline ML basique, apprentissage des outils. Salaire : 3 600€ - 5 600€ net/mois.

MLOps Confirmé (3-5 ans)

Architecture MLOps, expertise cloud. Salaire : 5 600€ - 7 200€ net/mois.

MLOps Senior (6-8 ans)

Lead technique, mentorat, décisions stratégiques. Salaire : 7 200€ - 8 800€ net/mois.

Lead MLOps (8+ ans)

Direction technique, innovation, stratégie. Salaire : 8 800€ - 12 000€ net/mois.

🎯 Débouchés Évolutifs

  • Directeur Technique AI : Direction technique IA (+80-150% de salaire)
  • Architecte MLOps : Expertise architecture (+60-120% de salaire)
  • Consultant Expert : Expertise indépendante (+80-150% de salaire)
  • CTO/VP Engineering : Direction technique (+100-200% de salaire)

💡 Conseils pour Réussir

🚀 Stratégies de Développement

  • Spécialisation : Se concentrer sur des domaines spécifiques (LLMOps, Edge ML)
  • Certifications : Obtenir des certifications cloud et Kubernetes reconnues
  • Pratique : Créer des projets MLOps personnels et contribuer à l'open source
  • Veille : Suivre les nouvelles technologies ML/AI et MLOps

🎯 Compétences Clés à Développer

  • Kubernetes : Maîtriser l'orchestration de conteneurs pour ML
  • Cloud Native : Comprendre les architectures cloud natives pour ML
  • Monitoring : Surveiller les performances et la dérive des modèles
  • Communication : Savoir expliquer les concepts MLOps aux équipes

⚠️ Défis à Surmonter

  • Complexité : Maîtriser l'écosystème MLOps complexe
  • Évolution rapide : Suivre les nouvelles technologies ML/AI
  • Résistance : Convaincre les équipes de l'importance du MLOps
  • Équilibre : Trouver le bon équilibre innovation/stabilité

📚 Ressources et Outils

🛠️ Outils MLOps

  • Pipelines : Kubeflow, MLflow, Airflow, Prefect, Dagster
  • Feature Store : Feast, Hopsworks, Tecton, Featureform
  • Model Registry : MLflow, Kubeflow, SageMaker Model Registry
  • Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow, Weights & Biases
  • Experiment Tracking : MLflow, Weights & Biases, Neptune, Comet

🎓 Formations et Certifications

  • Cloud ML : AWS Machine Learning Specialty, Azure AI Engineer
  • Kubernetes : CKA, CKAD, CKS
  • MLOps : Coursera MLOps, Udacity MLOps Engineer
  • Data Engineering : Apache Spark, Kafka, Airflow

🌐 Communautés et Événements

  • Conférences : KubeCon, MLConf, Data Science Summit
  • Meetups : MLOps Meetups, Kubernetes Meetups
  • Blogs : Towards Data Science, MLOps Community
  • Podcasts : MLOps Podcast, Data Engineering Podcast

❓ Questions Fréquentes

Quelle différence entre MLOps et Data Engineer ?
MLOps focus sur lifecycle ML models. Data Engineer sur pipelines data. MLOps salaires +15-25% supérieurs. Compétences ML spécifiques requises.
Faut-il être data scientist avant MLOps ?
Pas obligatoire mais aide. Background DevOps + ML basics suffisant. Understanding models important. Engineering skills prioritaires. Transition 12-18 mois.
Kubernetes est-il indispensable en MLOps ?
Quasi-standard industrie. 80% jobs require K8s. Kubeflow très utilisé. Alternatives exists mais limited. CKA certification valorisée.
Quelle plateforme cloud privilégier ?
AWS SageMaker leader marché. GCP strong in AI/ML. Azure growing fast. Multi-cloud skills bonus +20-30%. Start with one, expand.
Les LLMs changent-ils le métier ?
LLMOps emerging specialization. New challenges scale/cost. Skills très demandées +25-35%. Traditional ML still important. Both valuable.
Comment évoluer vers MLOps depuis DevOps ?
Natural progression path. Add ML fundamentals first. Learn MLflow/Kubeflow. Practice with projects. 6-12 months transition typical.
Le PhD est-il nécessaire ?
Non, engineering focus. Master's sufficient. Experience counts more. PhD helps research roles. Practical skills prioritized.
Quels secteurs paient le mieux ?
Finance/trading top salaires. Tech companies competitive. Healthcare AI growing. Startups offer equity. Consulting high rates.
Remote work est-il courant ?
Très répandu, 80% remote-friendly. Global collaboration standard. Cloud-based tools. Salaires location-independent. Some on-site for hardware.
Quel est l'avenir du MLOps ?
Croissance explosive 2025-2030. AI adoption accelerating. Specializations emerging. Salaries increasing. Critical role in AI success.
Calculer mes revenus selon mon expertise MLOps
Méthodologie : Données collectées auprès d'entreprises tech, scale-ups AI, banques, retailers et ESN spécialisées ML. Échantillon 320+ ingénieurs MLOps France.
Mise à jour : octobre 2025

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