Observé chez
Machine Learning Engineer
Industrie
Informatique
Paris
PythonJavaC/C++Microsoft AzureDockerAzure ML StudioMLflowPandasScikit-learnPyTorchGenAILLM
Rôle
Déploiement et industrialisation de solutions ML en production avec pratiques MLOps
Technologies
PythonJavaC/C++Microsoft AzureDockerAzure ML StudioMLflowPandasScikit-learnPyTorchGenAILLM
Contextes
Vins et Spiritueux
Compétences
MLOpsCI/CDDevOpsDéveloppement d'API PythonTests unitaires et d'intégrationContainerisationDéploiement cloudPipelines ML scalablesGenAI et agents LLM
Challenges détectés
3 enjeux- Transformation
Industrialiser les solutions de data science
- Optimisation
Améliorer les processus MLOps
- Optimisation
Garantir la qualité du code des applications ML



