Ingénieur Machine Learning, le métier

Objectifs

Comprendre le rôle clé de l’ingénieur Machine Learning dans le développement d’algorithmes intelligents
Maîtriser le cycle complet d’un projet de machine learning : collecte de données, modélisation, entraînement, déploiement
Optimiser les performances des modèles en conditions réelles (scalabilité, latence, robustesse)
Collaborer efficacement avec les équipes data science, produit et IT pour industrialiser les solutions IA

Participants

Développeurs, ingénieurs logiciels, data scientists, profils techniques orientés IA

Pré-requis

Bonne maîtrise de Python, des statistiques, de l’algorithmique et des bases en machine learning

Programme

Définir le métier d’ingénieur ML et son rôle dans l’équipe projet IA
Collecter, préparer et structurer les données pour l’entraînement des modèles
Implémenter des algorithmes supervisés et non supervisés avec les frameworks clés (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost)
Optimiser les modèles : tuning des hyperparamètres, validation croisée, régularisation
Gérer les problématiques de surapprentissage, de déséquilibre des classes et de bruit dans les données
Intégrer les modèles dans des pipelines de traitement de données automatisés
Déployer les modèles en production : conteneurisation (Docker), APIs, cloud (SageMaker, Vertex AI…)
Mettre en place un suivi post-déploiement : monitoring des performances, réentraînement, tests
Appliquer les principes du MLOps pour la gestion du cycle de vie des modèles
Assurer l’explicabilité et la traçabilité des modèles mis en production
Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les besoins fonctionnels
Participer aux revues de code, à la documentation et à la capitalisation des projets IA
Réaliser une veille technologique active sur les outils, algorithmes et bonnes pratiques ML

Exercices pratiques

Implémenter un modèle de classification sur un jeu de données réel avec évaluation des performances
Déployer un modèle en production via une API REST conteneurisée
Mettre en place un pipeline d’apprentissage automatique automatisé avec suivi des versions
Analyser les dérives d’un modèle en production et proposer des solutions correctives

Aptibox

Fiche métier de l’ingénieur Machine Learning et carte des compétences clés
Modèle de pipeline ML complet : data, entraînement, évaluation, déploiement
Guide des outils MLOps pour le suivi et la maintenance des modèles en production
Checklist qualité et performance pour valider un modèle avant mise en production

Référence

IAF105

Participants

Individuel
Collectif

Durée

2 heures

Prix

580,00 € HT

Format

Distanciel
Présentiel

Dates

Sur mesure

Options

Aptibox
Coaching
Entrainement intensif
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