Formateur·rice MLOps et déploiement de modèles — Région Dakhla Oued Ed Dahab

Votre rôle chez FormaGroup

Cette mission s’adresse à une personne experte en MLOps, à l’aise avec la formation d’adultes et capable d’accompagner les participants de l’expérimentation jusqu’au suivi de modèles en production. Les sessions peuvent être proposées en présentiel ou à distance.

Missions confiées

1. 1Présenter le cycle de vie du machine learning et les principes MLOps, de l’expérimentation initiale au déploiement et au suivi en production.
2. 2Guider les participants dans le suivi des expériences et le versionnement des modèles, puis leur faire utiliser un registre de modèles dans des cas pratiques.
3. 3Encadrer la préparation des données et la construction d’un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement.
4. 4Faire concevoir et conteneuriser un service de prédiction exposé par une API.
5. 5Accompagner la mise en place d’étapes CI/CD pour automatiser la validation et la livraison des modèles.
6. 6Illustrer les stratégies de déploiement et de retour arrière, puis faire pratiquer la surveillance de la qualité, la détection des dérives et les principes de réentraînement.

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 et les mises en pratique autour du suivi des expériences, du versionnement et du registre de modèles.
• Faire construire aux participants un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement à partir d’exercices guidés.
• Proposer un atelier de conteneurisation d’un service de prédiction et d’automatisation de ses étapes de validation et de livraison.
• Mettre en situation le déploiement, le retour arrière et la surveillance de la qualité et des dérives d’un modèle.
• Adapter les explications et les exercices aux profils techniques présents et vérifier les savoir-faire travaillés au fil de la formation.

Profil recherché

• Vous maîtrisez les pratiques MLOps nécessaires pour suivre les expériences et versions de modèles, construire des pipelines reproductibles et déployer des services de prédiction.
• Vous êtes en mesure d’enseigner la conteneurisation, l’automatisation CI/CD, les stratégies de retour arrière et la surveillance des modèles en production.
• Vous savez transmettre des sujets techniques à des adultes et adapter vos explications aux profils de data scientists, d’ingénieurs machine learning, de développeurs et d’ingénieurs DevOps.
• Vous pouvez animer des exercices pratiques qui conduisent les participants à automatiser la livraison d’un modèle et à suivre sa qualité dans le temps.

Atouts appréciés

• Une expérience de formation auprès de professionnels intervenant sur des projets d’intelligence artificielle serait appréciée.
• La capacité à adapter les exemples aux contextes et aux niveaux techniques des participants constituerait un atout.

Disponibilité et mobilité

Compétences clés

Mots-clés de l’offre