Expertise IA

ML Engineer

Le ML Engineer industrialise et déploie vos modèles de Machine Learning en production avec fiabilité et performance. L'expert qui fait passer l'IA du prototype à la valeur réelle.

MLOpsPythonDocker / KubernetesTensorFlow / PyTorchCI/CD MLModel Serving

Qu'est-ce qu'un ML Engineer ?

Le ML Engineer fait le pont entre la Data Science et l'ingénierie logicielle. Il transforme les modèles expérimentaux en services robustes, scalables et monitorés en production. Son expertise garantit que l'intelligence artificielle délivre une valeur fiable et maîtrisée au sein des systèmes de l'entreprise.

Responsabilités clés

  • Industrialiser et déployer les modèles de Machine Learning
  • Mettre en place des pipelines MLOps et de CI/CD
  • Assurer le monitoring et le réentraînement des modèles
  • Optimiser les performances et les coûts d'inférence
  • Garantir la reproductibilité et la traçabilité des modèles
  • Collaborer avec les Data Scientists et les équipes plateforme

Exemples d'interventions

Industrie9 moisGrenoble

Plateforme MLOps centralisée

Groupe industriel

Mise en place d'une plateforme MLOps unifiant le déploiement de plus de 30 modèles. Réduction du time-to-production de plusieurs semaines à 2 jours.

KubeflowMLflowKubernetesCI/CD
Finance6 moisParis

Industrialisation d'un moteur de scoring

Organisme de crédit

Déploiement d'un modèle de scoring en temps réel avec monitoring de la dérive. Mise en place du réentraînement automatique et conformité aux exigences réglementaires.

FastAPIDockerMonitoringFeature Store
Tech4 moisBordeaux

Optimisation des coûts d'inférence

Scale-up IA

Optimisation du serving de modèles de Deep Learning. Réduction des coûts d'inférence GPU de 45% grâce à la quantization et au batching dynamique.

TritonONNXGPUOptimization

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