Postée il y a 4 jours
En intégrant le pôle Data Science, vous participerez à des projets de grande envergure visant à optimiser des use-cases à fort impact déjà en production. Vous travaillerez activement sur les axes suivants :
Amélioration des Modèles :
Identifier les besoins en observabilité des modèles de ML et d'IA auprès des différentes équipes de MHTech.
Mettre en place des outils de détection des dérives de données (data drift) et de modèles (model drift).
Proposer une approche permettant d'intégrer des métriques sur mesure.
Contribuer à la création d'une solution de surveillance des modèles d'IA et de ML en production, intégrée à l'infrastructure existante.
Mise en Place de Pratiques MLOps :
Structurer les processus et pipelines tout au long du cycle de vie du système d'IA.
Promouvoir l'automatisation et l'intégration continue avec MLFlow, tout en assurant un monitoring et un alerting efficaces.
Assurer les pipelines CM Continuous Monitoring et Continuous Training CT
Ce chantier est une initiative structurante dans l'évolution de nos pratiques. Vous rejoindrez une équipe de plusieurs data scientists seniors et ingénieurs MLOps de l'équipe qui seront en charge de ce sujet. C'est une occasion unique de se plonger dans les enjeux d'industrialisation d'IA en production et à l'échelle en rejoignant une taskforce expérimentée.
Nos enjeux : la maîtrise de nos usecases et assets les plus critiques en améliorant leur fiabilité et leur maintenabilité.