Le MLOps est aujourd’hui incontournable pour industrialiser les projets de Machine Learning. Il permet de :
Automatiser le cycle de vie complet des modèles ML
Garantir la reproductibilité et la qualité des modèles
Faciliter la collaboration entre Data Scientists et équipes métier
Accélérer le passage de l’expérimentation à la production.
Au sein de l’équipe Machine Learning Engineering du pôle Data Science, vous serez amenés à intervenir sur les parcours Machine Learning Engineer (en priorité) et Data Scientist. Le rôle s’articule autour des axes suivants :
Développement : mise à jour et création de notebooks Python sur des sujets avancés de Machine & Deep Learning, avec un focus particulier sur l’industrialisation du ML : Conception et optimisation de pipelines d’entraînement | Déploiement de modèles | Versioning des données & modèles | Automatisation des worklflows & monitoring.
Application : accompagnement d’apprenants sur des projets de Machine Learning Engineering.
Pédagogie : participation à l’animation de Masterclasses et d’évènements techniques autour du ML Engineering.
Autoformation : recherche sur des technologies complexes et récentes en Machine Learning et MLOps, pouvant mener à la rédaction d’articles techniques.