Missions:
Concevoir et mettre en œuvre des pipelines MLOps (CI/CD pour les modèles ML).Implémenter des solutions IAOps pour automatiser la supervision, la détection d’anomalies et la résolution d’incidents.Déployer et monitorer des modèles en production dans des environnements cloud (AWS, Azure, GCP).Collaborer avec les data scientists, ingénieurs cloud/devops, et équipes IT pour assurer une livraison fluide et fiable des projets ML/IA.Intégrer des outils de monitoring et de log centralisé (Elastic Stack, Prometheus, Grafana…).Assurer la gestion des versions, le cycle de vie des modèles, et le contrôle de qualité.Participer à la définition de l’architecture cible MLOps/IAOps.Assurer la documentation technique et le transfert de compétences. Compétences techniques requises
MLOps :
Outils : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVCLangages ...