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Je vais concevoir des solutions mlops, IA, ML et LLM prêtes pour la production
Assistant virtuel
Je suis un ingénieur MLOps spécialisé dans la conception, le déploiement et la maintenance de systèmes ML prêts pour la production. Je travaille avec Python, FastAPI, Docker, Kubernetes, GitHub Action...
À propos de ce service
Je suis un ingénieur MLOps et scientifique des données avec plusieurs années d’expérience dans la construction de pipelines MLOps de qualité production, évolutifs et de bout en bout. Je vais déployer vos modèles AI/ML à grande échelle avec suivi d’expériences, versionnage de modèles, reformation automatisée et détection de dérive.
Automatisation CI/CD : GitHub Actions, Jenkins, ArgoCD, réduisant
les cycles de publication de 70 % et les échecs de déploiement de 85 %.
Containerisation & orchestration : Docker, Kubernetes (EKS/AKS/GKE), HPA, Istio, Helm, permettant d’obtenir des images 40 % plus petites et une disponibilité de 99,9 %.
Pipeline ML : Kubeflow, MLflow, Airflow, Feast, DVC, ZenML, réduisant
le travail manuel de 85 % et accélérant le développement de 50 %.
Déploiement cloud : AWS (SageMaker, ECR, EKS, Lambda, API Gateway), Azure ML, GCP Vertex AI, Terraform pour l’Infrastructure as Code.
Monitoring & observabilité : Prometheus, Grafana, Evidently AI, DeepChecks, WhyLogs, PagerDuty, permettant d’atteindre
une réduction de 75 % du délai moyen de détection (MTTD).
Qualité des données : Great Expectations, Pandera, Pydantic, réduisant
les problèmes de données de 60 % avec 15 suites d’attentes.
NLP & LLMs : PyTorch, Hugging Face, LangChain, RAG, Fine-Tuning, LLaMA, VLLM, atteignant
une précision de sentiment de 89 %.
Pile technologique : Python | SQL | TensorFlow | Scikit-learn | FastAPI | Redis
Déployons votre AI en toute confiance
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Q1 : Construisez-vous des pipelines MLOps de bout en bout avec automatisation CI/CD ?
Oui ! Je crée des pipelines MLOps complets, depuis l'ingestion des données et la création de features jusqu'à l'entraînement, le déploiement et la surveillance des modèles. J'automatise le CI/CD avec GitHub Actions, Jenkins et ArgoCD, en utilisant Docker et Kubernetes pour des déploiements prêts pour la production.
Q2 : Pouvez-vous déployer des modèles ML sur AWS, Azure ou GCP ?
Absolument ! Je déploie des systèmes ML évolutifs sur AWS (SageMaker, ECR, EKS, Lambda), Azure ML et GCP Vertex AI en utilisant Terraform pour l'Infrastructure as Code avec une disponibilité de 99,9 %.
Q3 : Travaillez-vous avec des LLM, RAG et des bases de données vectorielles ?
Oui ! Je me spécialise dans les solutions LLM avec LangChain, OpenAI API, RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des bases de données vectorielles comme Pinecone et ChromaDB pour la recherche sémantique, l'intelligence documentaire et la réponse aux questions.
Q4 : Comment garantissez-vous la performance des modèles en production ?
J'implémente la surveillance avec Prometheus, Grafana, Evidently AI et DeepChecks pour la détection de dérive, le suivi des performances et l'alerte, ce qui permet de réduire de 75 % le temps moyen de détection.
Q5 : Fournissez-vous des tests et une assurance qualité ?
Oui ! Je réalise des tests unitaires, des tests d'intégration et l'automatisation des tests avec Pytest, atteignant plus de 81 % de couverture. J'utilise également Great Expectations et Pydantic pour la validation des données et l'assurance qualité.
Q6 : Quelle pile technologique utilisez-vous ?
Ma pile : Python, FastAPI, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, MLflow, DVC, Airflow, Docker, Kubernetes, Redis, PostgreSQL, Git, Linux et Bash.
Q7 : Pouvez-vous gérer des prédictions à grande échelle ?
Oui ! Je construis des systèmes évolutifs traitant plus de 10 000 prédictions quotidiennes avec auto-scaling, équilibrage de charge et inférence en temps réel via des API REST FastAPI.
Q8 : Fournissez-vous la gestion des versions des modèles et la possibilité de rollback ?
Absolument ! Je mets en place la gestion des versions des modèles, le suivi des expériences avec MLflow et un registre de modèles pour un rollback facile et des expériences reproductibles.
Q9 : Qu'en est-il de la sécurité et de l'authentification ?
Je mets en œuvre l'authentification, la limitation du débit, la détection de PII, la confidentialité des données, la gestion sécurisée des documents et une journalisation complète pour une sécurité et une conformité de niveau entreprise.
Q10 : Pouvez-vous construire des systèmes d'intelligence documentaire ?
Oui ! Je crée des solutions d'intelligence documentaire avec OCR, parsing de documents, classification, extraction, NER (Reconnaissance d'entités), résumé et recherche sémantique en utilisant RAG et LLMs.
