Détail du poste L'AMIAD développe une plateforme de MLOps pour abstraire une partie de la complexité liée à la mise en production de modèles d'IA (monitoring, infrastructure d'entrainement, reproductibilité, apprentissage et évaluation en continu, infrastructure d'inférence, etc) et permettre aux Data Scientists de se concentrer sur leur coeur de métier. L'objectif de l'apprenti serait de contribuer à cette plateforme aussi bien du côté des expérimentations et de l'apprentissage (ex. apprentissage parallèle) que de celui de l'inférence (ex. déploiement sur cluster kubernetes, déploiement embarqué). A ce titre, vos missions seront les suivantes : - Développer et maintenir un patron de chaîne MLOps testé automatiquement ; - Orchestrer de manière automatique des pipelines d'apprentissage (par exemple à l'arrivée de nouvelles données) ; - Développer des outils de surveillance des modèles en production ; - Développer un packager de chaîne de ré-entrainement ; - Mettre en place des tests de sécurité sur les modèles (MLSecOps).
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