Intégration de TensorFlow Extended dans des pipelines de Machine Learning
Venez pimper des pipelines de Machine Learning en production grâce à une plateforme à l’état de l’art !

Missions

  • Découvrir les enjeux de l’industrialisation de modèles de ML
  • Explorer et évaluer des solutions techniques à l’état de l’art
  • Réaliser, en binôme avec un(e) autre stagiaire, un prototype permettant d’assurer le réentraînement continu et le versioning de modèles de ML et utilisant les outils proposés par la plateforme TensorFlow Extended
  • Partager​ ​le​ ​savoir​ ​acquis​ ​avec​ ​la​ ​communauté​ ​OCTO

Conditions

Type de stage : Stage de fin d'études
Lieu : Paris
Rémunération : 1500 € bruts
Date : 2021

Profil

  • F/H
  • Vous êtes actuellement élève en 3ème année d’école d’informatique ou d’ingénieur généraliste ou en 2ème année de Master.
  • Vous avez une bonne connaissance de Python et de son écosystème.
  • Vous avez une appétence forte pour la data science (Machine Learning/statistiques) mais tu t'intéresses également aux bonnes pratiques de développement.
  • Vous êtes curieux(se), motivé(e) et tu as envie d’explorer en profondeur des problèmes à l’état de l’art.
  • Vous êtes enthousiaste à l’idée de travailler en binôme avec un(e) autre stagiaire.

Contexte

Les enjeux liés à la mise en production de modèles prennent une place centrale dans l’univers du Machine Learning. Ce stage a pour objectif d’explorer les différents outils proposés par la plateforme TensorFlow Extended, de les évaluer et de les intégrer à des pipelines de ML.

Objectifs du stage

*Étape 1 : Découverte​ ​& ramp-up !*
Sur la base d'un notebook Jupyter, Vous travaillerez avec votre binôme pour produire une première version industrialisée d'un use case de Machine Learning exploitant des données de centaines de capteurs provenant d'équipements industriels.

*Étape 2 : Cadrage*
Il vous faudra ensuite identifier, avec l’aide de votre encadrant et selon vos affinités, les outils proposés par TFX qui vous sembleront les plus pertinents à explorer. Vous pourrez profiter de cette étape pour vous intéresser aux autres solutions disponibles sur le marché.

*Étape 3 : Conception et réalisation du prototype*
Vous explorerez, testerez et évaluerez les différents composants de TFX. Selon vos découvertes, votre appréciation de l’outil et les obstacles rencontrés par votre binôme, vous déciderez ensemble des briques TFX les plus pertinentes à intégrer itérativement dans le prototype.

*Étape 4 : Partage​ de connaissance*
Vous partagerez vos connaissances au sein de la communauté OCTO, à travers les différents supports à ta disposition ​: code documenté sur notre Gitlab, blog OCTO, Brown Bag Lunch, journée R&D, etc.

Pour postuler : recrutement-stage@octo.com

Encadrement

Vous serez encadré(e) un consultant de la tribu MLEngineering, expert en industrialisation de projet de Data Science. Vous bénéficierez d’un suivi tout au long du stage : entretiens one-on-one hebdomadaires avec votre encadrant, ateliers avec votre binôme et soutien de la communauté d’experts OCTO.