Formateur·rice MLOps pour déployer des modèles de machine learning — Région Oriental

Villes concernées

Votre rôle chez FormaGroup

Vous accompagnerez des professionnels de la data, du machine learning, du développement et du DevOps dans la structuration du cycle de vie des modèles, de l’expérimentation à leur suivi en production. La mission peut être réalisée en présentiel ou à distance.

Missions confiées

1. 1Animer le module sur le cycle de vie du machine learning et les principes MLOps, en reliant les étapes d’expérimentation, d’entraînement, de livraison et de suivi.
2. 2Guider les participants dans le suivi de leurs expériences et le versionnement des modèles, puis dans la préparation de données et la construction d’un pipeline reproductible.
3. 3Encadrer la création d’une API de prédiction et la conteneurisation d’un service afin de rendre un modèle exploitable dans un environnement de déploiement.
4. 4Faire pratiquer l’automatisation des étapes de validation et de livraison avec des processus CI/CD adaptés aux modèles de machine learning.
5. 5Présenter les stratégies de déploiement et de retour arrière, puis aider les participants à choisir une approche cohérente avec leurs cas d’usage.
6. 6Faire travailler les participants sur le monitoring, la détection de dérive et les principes de réentraînement pour suivre la qualité des modèles en production.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Public à former

Approche pédagogique attendue

• Alterner les apports sur le cycle de vie ML avec des exercices guidés de suivi d’expériences, de versionnement et de préparation des données.
• Faire construire un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement à partir d’étapes concrètes.
• Encadrer la réalisation d’une API de prédiction conteneurisée et la mise en place d’étapes automatisées de validation et de livraison.
• Utiliser des cas pratiques pour explorer les stratégies de déploiement, le retour arrière, le monitoring et la détection de dérive.
• Vérifier les acquis en demandant aux participants de mettre en œuvre les savoir-faire visés, notamment la reproductibilité et la surveillance de la qualité d’un modèle.

Profil recherché

• Vous disposez d’une expertise confirmée en MLOps, notamment sur l’industrialisation et le déploiement de modèles de machine learning.
• Vous avez une expérience de la formation d’adultes et savez rendre accessibles des sujets techniques à des publics professionnels.
• Vous êtes capable d’enseigner le suivi des expériences, le versionnement, la reproductibilité, la conteneurisation, le CI/CD et la surveillance des modèles.
• Vous savez encadrer des exercices pratiques qui conduisent les participants à construire un pipeline d’entraînement et de déploiement reproductible.

Atouts appréciés

• Une pratique de projets réunissant data science, ingénierie machine learning, développement et DevOps vous aidera à illustrer les enjeux de collaboration autour des modèles.
• La capacité à adapter les exemples aux contextes professionnels des participants constituera un atout pour rendre les ateliers directement utiles.

Disponibilité et mobilité

Compétences clés

Mots-clés de l’offre