MLOps — déploiement et supervision de modèles IA

L'apprenant sera capable de déployer et monitorer des modèles IA en environnement de production, en utilisant les outils et frameworks MLOps standards. Il maîtrisera les pipelines d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) pour l'IA, la gestion des versions de modèles et la supervision des performances en temps réel. Il pourra autonomement mettre en place une infrastructure MLOps complète et résoudre les problèmes courants de déploiement et de dérive de modèles.

Data scientists, ingénieurs machine learning ou développeurs backend ayant au moins 1-2 ans d'expérience en IA/ML et souhaitant maîtriser le déploiement et la maintenance de modèles en production. Professionnels IT cherchant à se spécialiser dans l'infrastructure et l'opérationnalisation de solutions IA.

Connaissances de base en Python et machine learning (concepts de modèles, entraînement, évaluation). Familiarité avec les systèmes Linux/Unix et les concepts de conteneurisation (Docker). Expérience minimale avec Git et les outils de versioning.

Maîtriser l'architecture complète des pipelines MLOps en production, de l'expérimentation à la supervision continue des modèles IA. Concevoir et optimiser des stratégies de déploiement, de monitoring et de gouvernance des modèles en environnement critique. Diriger la transformation MLOps d'une organisation et résoudre les enjeux complexes de scalabilité, de performance et de conformité.

Data scientists et ML engineers expérimentés, architectes IA, responsables techniques MLOps, leaders d'équipes data cherchant à maîtriser la mise en production et la supervision de modèles complexes à grande échelle. Professionnels en charge de la stratégie d'industrialisation de l'IA en entreprise.

Expérience confirmée en machine learning et data science (minimum 3 ans) ; maîtrise des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) ; connaissances solides en DevOps, conteneurisation (Docker, Kubernetes) et CI/CD ; compréhension des architectures cloud (AWS, GCP, Azure) ; notions de programmation Python avancée.