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Mission de formation

Formateur·rice en MLOps : modèles de machine learning — Région Laâyoune Sakia El Hamra

FormaGroup recherche un formateur ou une formatrice pour animer une formation consacrée au MLOps, à l’industrialisation et au déploiement de modèles de machine learning dans la région Laâyoune Sakia El Hamra.

MLOps : industrialisation et déploiement de modèles de machine learningRégion Laâyoune Sakia El HamraPrésentiel, À distanceMission indépendanteDisponibilité : Immédiate
Postuler avec mon CV Publiée le 4 novembre 2026 · valable jusqu’au 3 janvier 2027

En bref

  • La formation porte sur le MLOps, l’industrialisation et le déploiement de modèles de machine learning.
  • Les participants visés sont des data scientists, ingénieurs machine learning, développeurs et ingénieurs DevOps intervenant sur des projets IA.
  • Le programme couvre le suivi des expériences, les pipelines reproductibles, la conteneurisation, la CI/CD et le monitoring.
  • La mission concerne la région Laâyoune Sakia El Hamra.
  • L’animation peut être proposée en présentiel ou à distance, comme options distinctes.

Votre rôle chez FormaGroup

Cette mission consiste à accompagner des entreprises et des particuliers dans la maîtrise des étapes qui conduisent d’une expérimentation de machine learning à un modèle déployé et suivi en production. Vous transmettrez des méthodes permettant de construire des pipelines reproductibles, d’automatiser la livraison des modèles et d’en surveiller la qualité.

Missions confiées

  1. 1Présenter le cycle de vie d’un modèle et les principes MLOps, en reliant expérimentation, préparation des données, entraînement, déploiement et suivi.
  2. 2Encadrer des exercices de suivi des expériences et de versionnement des modèles afin que les participants puissent comparer leurs résultats et retrouver les versions utilisées.
  3. 3Faire construire un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement, en travaillant sur la préparation des données et la traçabilité des étapes.
  4. 4Accompagner la création d’une API de prédiction et la conteneurisation d’un service de machine learning.
  5. 5Animer des ateliers d’automatisation CI/CD pour intégrer des étapes de validation et de livraison des modèles.
  6. 6Expliquer les stratégies de déploiement et de retour arrière, puis faire pratiquer le suivi de la qualité, la détection de dérive et les principes de réentraînement.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Module 1Cycle de vie ML et principes MLOps
Module 2Suivi des expériences et registre de modèles
Module 3Préparation des données et reproductibilité
Module 4API de prédiction et conteneurisation
Module 5Automatisation CI/CD pour les modèles
Module 6Déploiement et stratégie de retour arrière
Module 7Monitoring, dérive et réentraînement
Objectifs pédagogiques
  • 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
Voir le programme complet de la formation →

Public à former

La formation s’adresse aux data scientists, ingénieurs machine learning, développeurs et ingénieurs DevOps intervenant sur des projets IA. Elle vise des personnes qui souhaitent structurer le cycle de vie d’un modèle, de l’expérimentation à son suivi en production.

Approche pédagogique attendue

  • Alterner les explications sur le cycle de vie ML avec des exercices guidés sur le suivi des expériences et la gestion des versions.
  • Faire construire aux participants un pipeline reproductible intégrant la préparation des données, l’entraînement et les étapes de déploiement.
  • Organiser des ateliers pratiques autour d’une API de prédiction, de la conteneurisation et de l’automatisation CI/CD.
  • Faire travailler les stratégies de retour arrière et les méthodes de surveillance de la qualité et des dérives d’un modèle.
  • Évaluer les acquis à partir de la capacité à suivre les versions, automatiser la livraison et identifier les besoins de surveillance ou de réentraînement.

Profil recherché

  • Vous disposez d’une expertise confirmée en MLOps et savez expliquer concrètement l’industrialisation et le déploiement de modèles de machine learning.
  • Vous êtes en mesure d’enseigner le suivi des expériences, le versionnement, la reproductibilité, la conteneurisation, l’automatisation CI/CD et le monitoring des modèles.
  • Vous savez former des adultes en adaptant vos explications et vos exercices aux besoins de groupes professionnels et de particuliers.
  • Vous pouvez guider les participants dans des travaux pratiques allant de la construction d’un pipeline jusqu’au suivi d’un modèle déployé.

Atouts appréciés

  • Une pratique de projets IA faisant intervenir des profils data science, machine learning, développement ou DevOps vous aidera à contextualiser les exercices.
  • La capacité à proposer des mises en situation proches des enjeux de livraison et de suivi de modèles en entreprise sera appréciée.

Disponibilité et mobilité

Disponibilité

À convenir selon vos disponibilités ; la date de démarrage n’est pas précisée.

Mobilité

La mission concerne la région Laâyoune Sakia El Hamra. L’animation peut être envisagée en présentiel dans la région ou à distance, selon les modalités retenues.

Compétences clés

Industrialisation de modèles MLSuivi des expériencesVersionnement de modèlesPipelines reproductiblesAPI de prédictionConteneurisationAutomatisation CI/CDMonitoring et dériveAnimation de formation

Mots-clés de l’offre

#MLOps#Machine learning#Déploiement de modèles#Pipeline reproductible#Registre de modèles#Conteneurisation#CI/CD#Monitoring ML

Critères de l’annonce

Secteur d’activité
Informatique et intelligence artificielle
Région
Laâyoune-Sakia-El-Hamra
Travail à distance
Hybride possible
Type de contrat
Mission indépendante (freelance)
Disponibilité
Immédiate
Niveau d’expérience
Expérience entre 2 ans et 5 ans
Niveau d’étude
Bac+3 - Bac+5 et plus
Langues
Français

Si vous souhaitez transmettre des pratiques concrètes pour fiabiliser le passage des modèles de machine learning vers la production, cette mission FormaGroup est destinée à votre expertise.

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