Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Versioning

Contexte: Le DataLab développe des pratiques MLOPS pour optimiser le cycle de vie des projets IA. Un premier volet a été adressé au niveau du versioning des modèles et l’industrialisation de l’IA en se basant sur un socle basé sur Kafka / Kubernetes. L’objectif de la mission est de packager des IA de contrôle et d’extraction d’informations dans les documents: - Se focaliser sur la phase DevOps en automatisant la pipeline d’apprentissage, le versioning et déploiement du modèle ; - Automatiser l'exécution du pipeline de ML afin de ré-entraîner les nouveaux modèles avec de nouvelles données ; - Configurer un système de livraison continue pour déployer fréquemment de nouvelles versions de l'intégralité du pipeline de ML (CI/CD). L’idée est de rendre les modèles de machine learning (ML) évolutifs et de les déployer en production aussi simples que possible, en laissant Kubernetes faire ce qu'il fait de mieux : - Déploiements faciles, reproductibles et portables sur une infrastructure diversifiée ; - Déploiement et gestion de microservices ; - Mise à l'échelle en fonction de la demande ; - Mise en place du socle DataOps – industrialisation des microservices IA ; - Former l’équipe sur les pratiques DevOps/DataOps ; - Participer sur les différents projets ; - Gérer l’exploitation du cluster Kubernetes et l’orchestration des ressources. Exigences Techniques: - Packaging & API : De fortes compétences CI/CD – Docker - API ; - Développement (Python): Python avancé ; - Architecture & Infrastructure: Définir l’architecture cible – Travailler avec le producteur informatique pour mettre en place l’infrastructure cible et participer au déploiement.