En bref
- La formation porte sur le MLOps, de l’expérimentation au suivi de modèles en production.
- Le public visé comprend des data scientists, des ingénieurs machine learning, des développeurs et des ingénieurs DevOps intervenant sur des projets IA.
- Les sessions peuvent se dérouler en présentiel ou à distance, selon les options proposées.
- La mission concerne la région Béni Mellal Khénifra.
- FormaGroup recherche des formateurs pour cette formation récemment ajoutée à son catalogue.
Villes concernées
Votre rôle chez FormaGroup
Cette mission s’adresse à une personne ayant une expertise confirmée en MLOps et en déploiement de modèles de machine learning, ainsi qu’une expérience de la formation d’adultes. Les sessions pourront être proposées en présentiel ou à distance, à destination d’entreprises et de particuliers de la région.
Missions confiées
- 1Présenter le cycle de vie du machine learning et les principes MLOps, de l’expérimentation jusqu’au déploiement et au suivi en production.
- 2Guider les participants dans le suivi des expériences, la gestion des versions de modèles et la préparation de données reproductible.
- 3Encadrer la construction d’un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement, en explicitant les étapes de validation et de livraison.
- 4Faire pratiquer la création d’une API de prédiction et la conteneurisation d’un service de machine learning.
- 5Expliquer et faire expérimenter l’automatisation CI/CD appliquée aux modèles, ainsi que les stratégies de déploiement et de retour arrière.
- 6Accompagner la mise en place du monitoring, l’identification des dérives et les principes de réentraînement des modèles.
Programme de formation à animer
Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :
- Suivre les expériences et versions de modèles
- Construire un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement
- Conteneuriser un service de prédiction
- Automatiser les étapes de validation et livraison
- Surveiller la qualité et les dérives d’un modèle
Public à former
La formation s’adresse aux data scientists, aux ingénieurs machine learning, aux développeurs et aux ingénieurs DevOps intervenant sur des projets d’intelligence artificielle. Elle vise des participants qui souhaitent structurer le cycle de vie d’un modèle, de l’expérimentation au déploiement et au suivi en production.
Approche pédagogique attendue
- Faites progresser les participants à travers un cas pratique reliant expérimentation, suivi des versions et pipeline reproductible.
- Prévoyez des exercices guidés pour construire et conteneuriser une API de prédiction.
- Faites appliquer les étapes de validation, de livraison CI/CD et de retour arrière à un scénario de déploiement.
- Utilisez des situations concrètes pour apprendre à surveiller la qualité d’un modèle, repérer une dérive et envisager le réentraînement.
Profil recherché
- Vous disposez d’une expertise confirmée en MLOps, notamment en industrialisation et en déploiement de modèles de machine learning.
- Vous avez une expérience de la formation d’adultes et savez rendre accessibles les étapes techniques du cycle de vie d’un modèle.
- Vous êtes en mesure d’enseigner le suivi des expériences, le versionnement, la reproductibilité, la conteneurisation, le CI/CD et la surveillance des modèles.
Disponibilité et mobilité
À convenir selon vos disponibilités pour la mission.
Mission destinée à la région Béni Mellal Khénifra, notamment Béni Mellal, Khouribga, Khénifra, Fquih Ben Salah et Oued Zem. Les formations peuvent être animées en présentiel ou à distance, selon les options proposées.
Compétences clés
Mots-clés de l’offre
Critères de l’annonce
- Secteur d’activité
- Informatique et intelligence artificielle
- Région
- Béni-Mellal-Khénifra
- Travail à distance
- Hybride possible
- Type de contrat
- Mission indépendante (freelance)
- Disponibilité
- À convenir
- Niveau d’expérience
- Expérience entre 2 ans et 5 ans
- Niveau d’étude
- Bac+5 et plus
- Langues
- Français
Si vous souhaitez transmettre votre expertise en MLOps et accompagner des participants dans l’industrialisation de leurs modèles, cette mission FormaGroup est ouverte aux candidatures.
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