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Mission de formation

Formateur·rice MLOps et mise en production de modèles — Région Tanger Tétouan Al Hoceïma

FormaGroup recrute un formateur ou une formatrice pour animer des sessions consacrées à l’industrialisation et au déploiement de modèles de machine learning dans la région Tanger Tétouan Al Hoceïma.

MLOps : industrialisation et déploiement de modèles de machine learningRégion Tanger Tétouan Al HoceïmaPrésentiel, À distanceMission indépendanteDisponibilité : À convenir
Postuler avec mon CV Publiée le 29 octobre 2026 · valable jusqu’au 28 décembre 2026

En bref

  • La formation porte sur l’industrialisation et le déploiement de modèles de machine learning.
  • Le public visé comprend des data scientists, des ingénieurs machine learning, des développeurs et des ingénieurs DevOps.
  • Le programme couvre le suivi des expériences, les pipelines reproductibles, la conteneurisation, le CI/CD et le monitoring.
  • Les sessions peuvent être proposées en présentiel ou à distance.
  • La mission concerne la région Tanger Tétouan Al Hoceïma, notamment Tanger, Tétouan, Larache et Al Hoceïma.

Villes concernées

TangerTétouanLaracheAl HoceïmaKsar El KébirMartil

Votre rôle chez FormaGroup

Cette mission s’adresse à une personne experte en MLOps, capable de guider des participants depuis le suivi des expériences jusqu’au déploiement et à la surveillance de modèles en production. Les interventions peuvent être proposées en présentiel ou à distance, selon les modalités retenues pour les sessions.

Missions confiées

  1. 1Présenter le cycle de vie d’un modèle de machine learning et les principes MLOps qui permettent de structurer son passage de l’expérimentation à la production.
  2. 2Faire pratiquer le suivi des expériences, la gestion des versions et l’utilisation d’un registre de modèles afin de rendre les travaux traçables.
  3. 3Encadrer la préparation des données et la construction d’un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement.
  4. 4Guider la création d’une API de prédiction et la conteneurisation d’un service de machine learning.
  5. 5Faire travailler les participants sur l’automatisation des étapes de validation et de livraison à l’aide de pratiques CI/CD pour les modèles.
  6. 6Présenter les stratégies de déploiement et de retour arrière, puis faire examiner des situations concrètes de mise en production.
  7. 7Expliquer le monitoring des modèles, la détection de dérive et les principes de réentraînement à partir de la qualité observée.

Programme de formation à animer

Une maîtrise pédagogique des thèmes suivants est attendue :

Module 1Cycle de vie ML et principes MLOps
Module 2Suivi des expériences et registre de modèles
Module 3Préparation des données et reproductibilité
Module 4API de prédiction et conteneurisation
Module 5Automatisation CI/CD pour les modèles
Module 6Déploiement et stratégie de retour arrière
Module 7Monitoring, dérive et réentraînement
Objectifs pédagogiques
  • Suivre les expériences et versions de modèles
  • Construire un pipeline reproductible d’entraînement et de déploiement
  • Conteneuriser un service de prédiction
  • Automatiser les étapes de validation et livraison
  • Surveiller la qualité et les dérives d’un modèle
Voir le programme complet de la formation →

Public à former

La formation s’adresse aux data scientists, ingénieurs machine learning, développeurs et ingénieurs DevOps intervenant sur des projets d’intelligence artificielle. Elle porte sur les pratiques nécessaires pour suivre, déployer et surveiller des modèles de machine learning.

Approche pédagogique attendue

  • Organiser les apports autour des étapes du cycle de vie ML, de l’expérimentation jusqu’au suivi en production.
  • Proposer des exercices guidés pour construire un pipeline reproductible et suivre les expériences ainsi que les versions de modèles.
  • Faire pratiquer la création d’une API de prédiction et la conteneurisation d’un service de machine learning.
  • Mettre en situation l’automatisation des validations et livraisons, ainsi que les choix de déploiement et de retour arrière.
  • Prévoir des travaux d’analyse sur la qualité des modèles, la dérive et les principes de réentraînement.

Profil recherché

  • Vous disposez d’une expertise confirmée en MLOps et en industrialisation de modèles de machine learning, notamment sur les étapes allant de l’entraînement à la mise en production.
  • Vous savez enseigner les sujets du programme : suivi des expériences et des versions, pipelines reproductibles, API de prédiction, conteneurisation, CI/CD, déploiement, surveillance et dérive des modèles.
  • Vous avez une expérience de la formation d’adultes et savez rendre accessibles des notions techniques à des participants aux parcours professionnels variés.
  • Vous pouvez adapter vos explications et exercices aux besoins de data scientists, d’ingénieurs machine learning, de développeurs et d’ingénieurs DevOps intervenant sur des projets IA.

Disponibilité et mobilité

Disponibilité

À convenir avec FormaGroup selon la programmation des sessions.

Mobilité

Mission ouverte dans la région Tanger Tétouan Al Hoceïma, notamment à Tanger, Tétouan, Larache, Al Hoceïma, Ksar El Kébir et Martil. Les sessions peuvent être animées en présentiel ou à distance.

Compétences clés

Industrialisation de modèles MLSuivi des expériences MLVersionnement des modèlesPipelines reproductiblesAPI de prédictionConteneurisation de servicesCI/CD pour le machine learningMonitoring et dérive des modèlesAnimation de formation technique

Mots-clés de l’offre

#Formation MLOps#Machine learning en production#Pipelines ML#Registre de modèles#API de prédiction#Conteneurisation#CI/CD machine learning#Monitoring des modèles

Critères de l’annonce

Secteur d’activité
Informatique et intelligence artificielle
Région
Tanger-Tétouan-Al-Hoceïma
Travail à distance
Hybride possible
Type de contrat
Mission indépendante (freelance)
Disponibilité
À convenir
Niveau d’expérience
Expérience entre 2 ans et 5 ans - Expérience entre 5 ans et 10 ans
Niveau d’étude
Bac+3 - Bac+5 et plus
Langues
Français

Vous souhaitez transmettre des pratiques concrètes pour rendre les projets de machine learning reproductibles et exploitables en production ? FormaGroup vous invite à proposer votre candidature pour cette mission dans la région Tanger Tétouan Al Hoceïma.

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