Observé chez

MLOps Engineer

Agritech

Informatique

Paris

PythonDockerLinuxGitAirflowGitLab CIJenkinsPyTorchMLflowClearMLKubernetes

Rôle

Ingénieur MLOps chargé de l'industrialisation et du déploiement fiable des solutions d' automatique en production.

Technologies

PythonDockerLinuxGitAirflowGitLab CIJenkinsPyTorchMLflowClearMLKubernetes

Entités

Département D'agronomie Numerique

Contextes

Agriculture de précisionIntelligence artificielleRobotique agricole

Compétences

Transformation du code de recherche en architectures logicielles robustesConstruction et maintenance de pipelines d'apprentissage automatiqueAutomatisation des processus d'entraînement, validation et déploiementGestion opérationnelle des systèmes d'apprentissage automatiqueOrchestration de conteneursIngénierie logicielle et clean codeRevues de codeCommunication asynchrone et collaboration distribuée

Challenges détectés

3 enjeux

Transformation
Transformer le code de recherche en applications prêtes pour la production
Optimisation
Garantir la fiabilité, l'évolutivité et l'efficacité de l'infrastructure ML
Optimisation
Automatiser les processus d'entraînement, validation et déploiement des modèles