Observé chez
Ingénieur MLOps
Transport aérien
Informatique
PythonSQLAWSTerraformDockerCI/CD
Rôle
Industrialisation et opérationnalisation de solutions IA/ML en production pour l'aviation mondiale
Technologies
PythonSQLAWSTerraformDockerCI/CD
Contextes
Transport aérien
Compétences
Développement de pipelines ML end-to-endImplémentation CI/CD/CT pour workflows MLMonitoring et optimisation de systèmes ML en productionInfrastructure-as-codeDevOps et Cloud engineeringSupport technique Data ScientistsGouvernance des donnéesSécurité MLAutomatisation déploiementGestion versions modèles
Challenges détectés
3 enjeux- Transformation
Transformer les POC IA en solutions production scalables
- Optimisation
Optimiser performance et coûts infrastructure ML
- Optimisation
Standardiser les pratiques ML engineering à l'échelle globale



