Principales responsabilités
Concevoir des pipelines CI/CD dédiés à l'entraînement, à la validation, au déploiement et au retour arrière (rollback) des modèles de machine learning.
Mettre en place des registres de modèles (Model Registry), des Feature Stores, des outils de suivi des expérimentations ainsi que des systèmes de supervision et de monitoring.
Surveiller la dérive des modèles (model drift), la qualité des données, la latence, l'utilisation des ressources et la fiabilité des services en production.
Standardiser les modèles de déploiement, les bonnes pratiques opérationnelles et les procédures d'exploitation destinées aux équipes IA.