Cloud DevOps (IT) / Freelance
Contexte : Le DataLab développe des pratiques MLOPS pour optimiser le cycle de vie des projets IA. Un premier volet a été adressé au niveau du versioning des modèles et l?
industrialisation de l?IA en se basant sur un socle basé sur Kafka / Kubernetes.L?objectif de la mission est de packager des IA de contrôle et d?
- extraction d?informations dans les documents : - Se focaliser sur la phase DevOps en automatisant la pipeline d?apprentissage, le versioning et déploiement du modèle ;
- Automatiser l'exécution du pipeline de ML afin de ré-entraîner les nouveaux modèles avec de nouvelles données ;- Configurer un système de livraison continue pour déployer fréquemment de nouvelles versions de l'intégralité du pipeline de ML (CI / CD).
- L?idée est de rendre les modèles de machine learning (ML) évolutifs et de les déployer en production aussi simples que possible, en laissant Kubernetes faire ce qu'il fait de mieux : - Déploiements faciles, reproductibles et portables sur une infrastructure diversifiée ;
- Déploiement et gestion de microservices ;- Mise à l'échelle en fonction de la demande ;- Mise en place du socle DataOps ?
- industrialisation des microservices IA ;- Former l?équipe sur les pratiques DevOps / DataOps ;- Participer sur les différents projets ;
- Gérer l?exploitation du cluster Kubernetes et l?orchestration des ressources.Exigences Techniques : - Packaging & API : De fortes compétences CI / CD ?
Docker - API ;- Développement (Python) : Python avancé ;- Architecture & Infrastructure : Définir l?architecture cible ?
Travailler avec le producteur informatique pour mettre en place l?infrastructure cible et participer au déploiement.Profil candidat : Excellentes compétences en CI / CD, maîtrise de Docker et des API;
Maîtrise avancée de Python ;Capacité à définir l'architecture cible, collaboration avec l'équipe informatique pour déployer l'infrastructure nécessaire, participation active au déploiement.