Je vais former des modèles d'ingénierie en machine learning avec mlops
Ingénieur IA ML, Ingénieur logiciel, Data Scientist, RAG, IA générative
À propos de ce service
La plupart des projets "data science" vous donnent un carnet unique et disparaissent. Je construis des tableaux de bord qui continuent de fonctionner, en se réentraîner automatiquement à mesure que vos données évoluent.
En utilisant Python, Scikit-learn et des pipelines automatisés (GitHub Actions + feature stores), je transforme vos données brutes en un tableau de bord en direct qui prédit ce qui arrive ensuite, que ce soit ventes, demande, inventaire ou toute métrique qui change au fil du temps.
Ce que vous obtenez :
- Pipeline de données propre et ingénierie des features
- Plusieurs modèles ML testés, le meilleur sélectionné automatiquement par performance
- Tableau de bord interactif (Streamlit etc.) que vous ou votre équipe pouvez réellement utiliser
- Réentraînement automatisé, sans relancer manuellement les scripts
- Documentation claire sur ce que fait le modèle et pourquoi
Je ai construit et maintenu un système de prévision en direct traitant des données du monde réel quotidiennement depuis mai 2025, avec sélection automatique du modèle et un pipeline MLOps complet (feature store, réentraînement automatisé).
Idéal pour : boutiques e-commerce, équipes logistique/inventaire, agences de reporting sur les tendances ou toute personne fatiguée de relancer manuellement tableurs chaque semaine.
Envoyez-moi vos détails de données avant de commander pour que je puisse confirmer la meilleure approche.
Langage de programmation:
Python
•
SQL
•
NoSQL
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
•
Autres
Outils:
Jupyter Notebook
•
Excel
•
Colab
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Quel type de données dois-je fournir ?
Les données historiques ou tout ce qui est sous forme de CSV, Excel, extraction via API ou export de base de données fonctionnent.
Combien de données historiques sont nécessaires ?
Idéalement 3 mois ou plus pour des motifs significatifs ; plus d'historique signifie une meilleure précision.
Que signifie réellement "réentraînement automatisé" ?
Le pipeline récupère automatiquement de nouvelles données et réentraîne le modèle selon un calendrier (quotidien, hebdomadaire ou mensuel), pour que les prédictions restent précises sans intervention manuelle.
Où sera hébergé le tableau de bord ?
Par défaut, Streamlit Cloud (niveau gratuit), je peux aussi déployer sur votre propre cloud/hébergement sur demande.
Pouvez-vous créer un tableau de bord pour quelque chose qui n'est pas listé dans vos exemples ?
Très probablement oui, contactez-moi avec votre cas d'utilisation avant de commander.
Fournissez-vous le code ?
Oui, le code source complet et la documentation sont inclus avec Premium. Coût supplémentaire pour les packages Basic et Standard.

