LLMOps and AI Observability Engineer

Bases de LLMOps et observabilité : distinguer MLOps, LLMOps et observabilité applicative, cartographier le cycle de vie AI (prompt, retrieval, outils, modèle, sortie, feedback) et définir SLOs sur qualité, latence, coût et sécurité en s'appuyant sur logs, traces et métriques.

Clarifie les spécificités de LLMOps par rapport au MLOps classique et au monitoring applicatif.

Expose le cycle de vie d'une application AI en détaillant chaque étape : prompt, récupération, utilisation d'outils, modèle, sortie et boucle de feedback.

Présente la définition des SLOs en intégrant qualité, latence, coût et sécurité comme dimensions mesurables.

Explique les rôles complémentaires des logs, traces et métriques pour surveiller et diagnostiquer les systèmes AI.

Traçage des workflows AI : instrumenter les appels modèle (provider, modèle, tokens, latence), suivre les étapes RAG (récupération, reranking), capturer les appels d'outils et boucles d'agent, et appliquer la redaction pour préserver la confidentialité dans les traces.

Instrumenter et enregistrer les appels aux modèles en annotant fournisseur, version de modèle, consommation de tokens et latence.

Tracer les étapes de Retrieval-Augmented Generation, y compris récupération et reranking, pour comprendre provenance et pertinence.

Capturer les appels d'outils et les boucles d'agent afin d'identifier comportements, rebouclages ou actions non souhaitées.

Méthodes de redaction et bonnes pratiques pour préserver la confidentialité et réduire la fuite d'informations sensibles dans les traces.

Surveillance de la qualité : stratégies d'évaluation online/offline, suivi des prompts et versions, workflows de collecte/annotation de feedback, et mises en place de portes de régression avant déploiement pour prévenir détériorations de performance.

Compare stratégies d'évaluation en ligne et hors ligne pour mesurer la qualité réelle des sorties AI.

Présente le tracking des variantes de prompt et des versions de composants pour relier changements et effets.

Décrit la mise en place de flux de collecte et d'annotation de feedback pour alimenter mesures et analyses.

Explique l'utilisation de gates de régression pour valider qu'aucune régression qualité n'est introduite avant mise en production.

Gestion des incidents et opérations pour systèmes LLM : ce module couvre la surveillance des coûts tokens et latences, les plans de repli en cas de panne de fournisseur, le triage des incidents de sécurité et la conduite de postmortems pour améliorer la fiabilité des systèmes IA en production.

Analyse des pics de coûts de tokens et des incidents de latence, méthodes de détection et réduction des impacts.

Conception de stratégies de routage et repli quand un fournisseur est indisponible, incluant critères de bascule.

Processus de triage pour incidents liés à la sécurité des modèles (hallucinations, contenus dangereux) et priorisation.

Méthodologie de postmortem et boucles d’amélioration continue pour réduire récurrence et améliorer observabilité.