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La cybersécurité est remontée jusqu'en salle de conseil d'administration 📊
Ce n'est plus un sujet tech. C'est un sujet de survie business.
Et les profils capables d'y répondre — SOC, DevSecOps, incident response — sont les plus recherchés du marché en ce moment.

Des vraies données. De vrais cas d'entreprises. Pas des exemples simplifiés 🏢
C'est comme ça qu'on forme chez Blent. Parce que le terrain, ça ne s'improvise pas.
Notre formation DevOps Engineer — lien dans la bio 👆

Un métier en tension, des salaires qui montent, et des opportunités partout en France 🔐
L'analyste SOC surveille vos données pendant que vous dormez. Et en ce moment, il est très demandé.

On a publié un guide complet sur ce métier : missions, salaires, évolutions, certifications.

Lien dans la bio 👆

+312% d'offres d'emploi depuis 2021. 80% des équipes data n'ont pas encore ce profil. Syllabus en bio. 📊

De Data Analyst à Analytics Engineer en 6 mois. Pas une reconversion — une évolution.

Retrouvez notre parcours de formation Analytics Engineering en bio 🎓

Analytics Engineer ≠ Data Engineer. Le chainon manquant de votre stack data.

👉 Article complet en bio.

⚠️ Le titre de “DevOps Engineer” est en train de disparaître.

Pas parce que le métier disparaît. Parce qu’il se divise.

En 2026, les offres d’emploi tech ne cherchent plus un “DevOps”.

Elles cherchent :
→ Des Platform Engineers — qui construisent les pipelines internes que les développeurs utilisent sans y penser.
→ Des MLOps / AI Infrastructure Engineers — qui opèrent les stacks LLM en production.
→ Des Site Reliability Engineers (SRE) — qui garantissent la disponibilité à l’échelle.
→ Des Cloud Architects — qui conçoivent les environnements multi-cloud.

“DevOps” est devenu un umbrella. Et les équipes qui recrutent ont besoin de précision.

Ce que ça implique concrètement :
1️⃣ Les profils généralistes DevOps ont encore de la valeur — mais uniquement dans les structures où tout repose sur une seule personne. Les grandes boîtes spécialisent.
2️⃣ La connaissance Kubernetes + observabilité + IaC (Terraform/Ansible) est devenue le socle minimal. Ce n’est plus un différenciateur, c’est le ticket d’entrée.
3️⃣ La compétence qui fait la différence en 2026 : savoir opérer des systèmes IA en production. Pas juste déployer une app. Gérer un pipeline LLM, monitorer un modèle en drift, scaler un système de serving.

Les DevOps qui s’en sortent le mieux ne sont pas ceux qui ont appris le plus d’outils.

Ce sont ceux qui ont compris comment les systèmes tombent — et comment les faire tenir.

💬 Et vous — comment vous définissez-vous aujourd’hui : DevOps, Platform Engineer, SRE, ou autre chose ?

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On a construit Blent sur une conviction : former à l’IA, ça ne s’improvise pas. Ça s’ingénierie.

Quand on a lancé Blent, la plupart des formations IA expliquaient comment utiliser un LLM.
Personne n’expliquait comment le faire tenir en production.

On a construit nos parcours sur ce principe : un développeur qui termine notre parcours de formation doit pouvoir déployer, monitorer et maintenir un système IA dans un contexte réel — pas juste l’avoir fait tourner sur un notebook.

8 ans plus t**d, c’est devenu ce que le marché appelle un AI Engineer.

On est fiers de ce qu’on a construit. Et on est encore plus fiers de ce que nos apprenants accomplissent à la suite.

LLM Engineer. Le métier que personne ne formait il y a 2 ans. Et que tout le monde cherche aujourd'hui.

Voici ce que le marché demande réellement en 2026.

Ce que fait un LLM Engineer (pas un Data Scientist) :
Un Data Scientist entraîne des modèles. Un LLM Engineer part de modèles pré-entraînés et les fait tourner en production.

Concrètement : → Construire des pipelines RAG robustes (chunking, embedding, reranking, évaluation) → Implémenter le fine-tuning quand le prompt engineering ne suffit plus → Optimiser les coûts d'inférence (quantization, batching, caching) → Monitorer la qualité des réponses en production (dérive, hallucinations, latence) → Intégrer les LLMs dans des architectures existantes via des APIs sécurisées

Les compétences clés :
Python avancé · LangChain / LangGraph · Bases vectorielles · Docker · APIs LLM · Langfuse pour le monitoring · Prompt engineering avancé

Ce que ça paye en France (brut annuel) :
Junior (0-2 ans) → 45 000 € – 55 000 € Confirmé (2-5 ans) → 55 000 € – 75 000 € Senior (5+ ans) → 75 000 € – 100 000 €+

Les débouchés :
Éditeurs IA (Mistral, Cohere, Anthropic…), grandes entreprises qui industrialisent leurs projets LLM, startups qui construisent des produits basés sur les LLMs, cabinets de conseil.

Ce qui fait la différence sur le marché :
Avoir déployé un système LLM à une échelle réelle, avec de la charge, des erreurs à gérer et des coûts à maîtriser.

C'est exactement ce qu'on enseigne dans notre formation LLM Engineering chez Blent.

Commentez "LLM" et on vous envoie le syllabus complet 👇🏻

⏳ -2 | Webinar Blent sur Hadoop & Spark – Découvrez les piliers du Data Engineering ! 🚀

Dans seulement deux jours, notre CTO, Maxime Jumelle, vous dévoilera le mystère derrière Hadoop et Spark lors de notre première série de webinars sur le Data Engineering.

Préparez-vous à découvrir comment traiter de grandes quantités de données sans modifier votre code, grâce à la puissance du calcul distribué 💡

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