MLOps

L'apprenant sera capable de déployer et maintenir des modèles de machine learning en production, en utilisant les outils et pratiques MLOps standards. Il maîtrisera l'automatisation des pipelines ML, le versioning des modèles et des données, ainsi que le monitoring en environnement professionnel.

Développeurs ML, data scientists ou ingénieurs logiciels ayant une expérience pratique en machine learning et souhaitant professionnaliser leur approche de la mise en production. Professionnels en transition vers des rôles MLOps dans des organisations africaines ou internationales.

Connaissance solide de Python, expérience pratique avec le machine learning (scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch), compréhension des concepts Git et des environnements virtuels, notions de base en DevOps ou CI/CD.

Maîtriser l'architecture et l'orchestration complète des pipelines MLOps en production, en intégrant les meilleures pratiques de gouvernance des données et de monitoring avancé. Concevoir des stratégies d'optimisation des modèles ML à l'échelle, gérer les défis de dérive des données et de performance, et piloter la transformation digitale des équipes data science dans un contexte organisationnel complexe.

Ingénieurs ML/Data seniors, architectes data, lead techniques ou responsables de projets MLOps cherchant à optimiser les pipelines de production, améliorer la scalabilité et la fiabilité des modèles, et exercer un rôle de leadership stratégique dans la gouvernance des solutions ML en entreprise.

Expérience confirmée en machine learning et data science (3+ ans), maîtrise des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), connaissance approfondie de Python et des outils DevOps (Docker, Kubernetes, CI/CD), compréhension des architectures cloud (AWS, GCP, Azure)