MLOps & Déploiement de Modèles IA en Production

L'apprenant sera capable de déployer et maintenir des modèles de machine learning en environnement de production, en utilisant les outils et pratiques MLOps standards. Il maîtrisera les pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) pour l'IA, la gestion des versions de modèles, et le monitoring en production. Il pourra autonomement orchestrer le cycle de vie complet d'un modèle, de l'entraînement à la mise en production et au suivi de performance.

Data scientists et développeurs Python ayant une expérience de 1-2 ans en machine learning qui souhaitent progresser vers des rôles d'ingénieur ML ou MLOps. Professionnels IT cherchant à spécialiser leurs compétences dans le déploiement et l'opérationnalisation de solutions IA en production.

Connaissances de base en Python et machine learning (algorithmes, entraînement de modèles). Familiarité avec Git et les concepts de versioning. Compréhension élémentaire de Docker et des conteneurs. Expérience pratique avec au moins un framework ML (scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch).

Maîtriser l'architecture complète des pipelines MLOps en production, concevoir des stratégies de déploiement robustes et scalables pour modèles IA complexes, et optimiser les performances en environnement critique. Implémenter des solutions avancées de monitoring, versioning et governance des modèles pour assurer la fiabilité et la conformité en production.

Ingénieurs ML/Data seniors, architectes solutions IA, lead techniques en équipes data, responsables de la mise en production de modèles complexes, et professionnels cherchant à maîtriser la gouvernance et l'optimisation de systèmes IA en environnement critique.

Expérience confirmée en machine learning et deep learning, maîtrise de Python et des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch), connaissance des conteneurs Docker et orchestration Kubernetes, compréhension des architectures cloud (AWS, GCP, Azure), familiarité avec les pipelines CI/CD et les outils DevOps.