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Blog Candidature spontanée
photo illustrative d'employés OCTO en train de travailler

Quelles infrastructures Cloud pour industrialiser du Machine Learning ?.

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Why
du stage.

Le cloud au service du MLops pour mettre les algorithmes de Machine Learning en production.

Le MLops vise à déployer et maintenir des modèles de ML en production. Ces étapes sont soumises à différentes contraintes auxquelles le Cloud apporte des solutions. Le but sera de définir les meilleurs façon d’utiliser les ressources que propose GCP afin de répondre à ces problématiques.

Profil.

  • Vous êtes actuellement en dernière année d’école d’ingénieurs ou université et vous cherchez un stage de fin d’études
  • Vous avez une bonne connaissance de Python et de son écosystème
  • Vous avez à la fois une appétence pour les sujets d’architecture et d’infrastructure (Cloud / Ops) et pour la data science (ML/statistiques)
  • Vous faites preuve de curiosité et avez 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

Missions.

  • Découvrir les enjeux de l’industrialisation de modèles de ML
  • Réaliser plusieurs prototypes d’architecture cloud permettant d’assurer le réentraînement continu, l’inférence et le versionning de modèles de ML
  • Analyser les différentes architectures produites et en définir leurs indicateurs clefs, leurs meilleurs cas d’usage
  • Partager​ ​le​ ​savoir​ ​acquis​ ​avec​ ​la​ ​communauté​ ​OCTO

Encadrement.

1. Acculturation

Lecture culture code, Formation MLops 1 & MLops 2 , Lecture Articles, livres , Visionnage Bof stage, BBL, interview avec des consultant

2. Inférence et pre-processing

Récolte d’informations
Création des différentes infrastructures répondant au besoin
Comparatif et spécificités de chacune
Présentation du travail

3. Monitoring/ Ré-entraînement

Récolte d’informations
Création des différentes infrastructures répondant au besoin
Comparatif et spécificités de chacune
Présentation du travail

4. Versioning

Récolte d’informations
Création des différentes infrastructures répondant au besoin
Comparatif et spécificités de chacune
Présentation du travail

5. Capitalisation

Préparation présentation fin de stage, préparation article …

Et après...

Après la signature du CDI débute le Graduate Program, un accélérateur de carrière de 8 mois.

Conditions.

Stage de pré-embauche, Rémunération : 1500€/mois.

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