Formateur ou formatrice en MLOps et déploiement de modèles — Région Fès Meknès

Villes concernées

Votre rôle chez FormaGroup

Vous accompagnerez des data scientists, ingénieurs machine learning, développeurs et ingénieurs DevOps dans la mise en place d’un cycle de vie MLOps, de l’expérimentation au suivi en production. La mission peut être réalisée en présentiel dans la région Fès Meknès ou à distance, selon l’option retenue.

Missions confiées

1. 1Présenter les étapes du cycle de vie d’un modèle de machine learning et les principes MLOps qui permettent de relier expérimentation, entraînement, déploiement et suivi.
2. 2Guider les participants dans le suivi de leurs expériences et le versionnement de leurs modèles, puis leur faire pratiquer l’utilisation d’un registre de modèles.
3. 3Encadrer la préparation des données et la construction d’un pipeline d’entraînement reproductible, en faisant expliciter les étapes nécessaires pour obtenir des résultats traçables.
4. 4Faire concevoir une API de prédiction et accompagner la conteneurisation d’un service de machine learning.
5. 5Apprendre aux participants à automatiser les étapes de validation et de livraison des modèles au moyen de pratiques CI/CD.
6. 6Mettre en pratique le déploiement d’un modèle et la définition d’une stratégie de retour arrière adaptée.
7. 7Présenter le monitoring des modèles en production, la détection de dérive et les situations pouvant conduire à un réentraînement.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Public à former

Approche pédagogique attendue

• Organiser des exercices qui font construire un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement, en reliant les étapes de préparation des données à la livraison du modèle.
• Faire pratiquer le suivi des expériences, le versionnement et l’utilisation d’un registre de modèles à partir de cas appliqués.
• Proposer un atelier de création d’API de prédiction et de conteneurisation d’un service de machine learning.
• Faire simuler des étapes de validation et de livraison automatisées, puis comparer des scénarios de déploiement et de retour arrière.
• Utiliser des mises en situation pour analyser la qualité d’un modèle en production, repérer une dérive et discuter des besoins de réentraînement.

Profil recherché

• Vous disposez d’une expertise confirmée en MLOps et en industrialisation et déploiement de modèles de machine learning.
• Vous savez enseigner le suivi des expériences, le versionnement et le registre de modèles, ainsi que la préparation de données et la reproductibilité des pipelines.
• Vous maîtrisez les sujets de conteneurisation, d’API de prédiction, d’automatisation CI/CD, de déploiement et de retour arrière.
• Vous savez expliquer comment surveiller la qualité d’un modèle, repérer ses dérives et envisager son réentraînement.
• Vous avez une expérience de la formation d’adultes et savez rendre accessibles des sujets techniques à des publics professionnels.

Disponibilité et mobilité

Compétences clés

Mots-clés de l’offre