Objectif: • Concevoir une plateforme prototype permettant de gérer le cycle de vie des modèles IA: entraînement, suivi, versioning, déploiement et supervision, selon les bonnes pratiques MLOps.

Missions: • Étudier les principes de MLOps et les outils open source existants • Concevoir une architecture de gestion de modèles • Implémenter un prototype de suivi d’expérimentations • Documenter et tester le processus complet

Profil recherché: • Master ou Ingéniorat (IA, Data Engineering, Cloud Computing) • Connaissance de MLflow, DVC, Docker ou Kubernetes • Bon niveau en Python et gestion d’expérimentations IA • Capacité à structurer et documenter un projet technique

Informations: • Durée: 5 à 6 mois • Nombre de stagiaires: 1