Observé chez
Data Scientist MLOps Biosignaux
Santé
Informatique
Métropole de Lyon
PythonFastAPIReactMLflowFeastApache AirflowDockerAzurePandasNumPyScikit-learnLightGBMXGBoostDNNSQLite
Rôle
Développement de pipelines MLOps temps réel pour l'analyse de biosignaux avec orchestration et déploiement cloud
Technologies
PythonFastAPIReactMLflowFeastApache AirflowDockerAzurePandasNumPyScikit-learnLightGBMXGBoostDNNSQLite
Contextes
Santé
Compétences
Architecture de pipelines MLOps temps réelFeature engineering sur signaux temporelsGestion de Feature StoreTracking d'expérimentations MLOrchestration de workflows dataDétection de drift et retraining automatiséValidation et qualité des donnéesDéveloppement d'APIs RESTContainerisation et déploiement cloudMonitoring de modèles MLModélisation prédictive sur biosignauxOptimisation de modèles DNNÉvaluation de performance ML



