Formateur·rice MLOps et mise en production de modèles — Région Casablanca Settat

Villes concernées

Votre rôle chez FormaGroup

Cette mission s’adresse à des spécialistes capables d’accompagner des équipes techniques depuis l’expérimentation jusqu’à l’exploitation de modèles en production. Les sessions peuvent être organisées en présentiel ou à distance, selon les modalités retenues pour la formation.

Missions confiées

1. 1Présenter le cycle de vie du machine learning et les principes MLOps, de l’expérimentation initiale jusqu’au suivi des modèles en production.
2. 2Faire pratiquer le suivi des expériences et le registre de modèles afin que les participants puissent comparer, tracer et retrouver les versions utilisées.
3. 3Guider la préparation des données et la construction d’un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement.
4. 4Encadrer la création d’une API de prédiction et la conteneurisation d’un service de machine learning.
5. 5Faire concevoir des étapes automatisées de validation et de livraison CI/CD adaptées aux modèles.
6. 6Mettre en situation le déploiement d’un modèle, le choix d’une stratégie de retour arrière et la surveillance de sa qualité et de ses dérives.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Public à former

Approche pédagogique attendue

• Alternez explications structurées et exercices pratiques afin de relier les principes MLOps aux étapes concrètes du cycle de vie d’un modèle.
• Faites construire un pipeline reproductible intégrant préparation des données, suivi des expériences, versionnement et déploiement.
• Encadrez des mises en pratique autour d’une API de prédiction, de la conteneurisation et de l’automatisation des validations et livraisons.
• Proposez des scénarios de production pour travailler le retour arrière, le monitoring, la détection des dérives et les décisions de réentraînement.

Profil recherché

• Vous maîtrisez les pratiques MLOps nécessaires pour industrialiser et déployer des modèles de machine learning, notamment le versionnement, les pipelines reproductibles et le suivi en production.
• Vous êtes en mesure d’enseigner concrètement le suivi des expériences, le registre de modèles, la conteneurisation, l’automatisation CI/CD, le monitoring et le réentraînement.
• Vous savez animer une formation pour adultes et rendre accessibles des sujets techniques à des publics de data scientists, d’ingénieurs machine learning, de développeurs et d’ingénieurs DevOps.
• Vous pouvez faire travailler les participants sur des exercices pratiques qui relient entraînement, validation, livraison et surveillance d’un modèle.

Atouts appréciés

• Une expérience de formation auprès d’équipes techniques aux profils complémentaires vous aidera à adapter le rythme et les exemples aux besoins du groupe.
• La capacité à proposer des cas pratiques couvrant plusieurs étapes du cycle de vie d’un modèle constituera un atout pour rendre les acquis directement mobilisables.

Disponibilité et mobilité

Compétences clés

Mots-clés de l’offre