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Je réaliserai l’ingénierie des données, l’IA, le MLOps et l’automatisation DevOps
Malik Soban
Bonjour, je suis Malik Soban et je dirige une équipe compétente chez Skylarks IT Solution. Nous sommes spécialisés dans l’ingénierie des données, l’IA/ML, le MLOps, le DevOps, les solutions Cloud (AWS...
À propos de ce service
Transformez vos données en solutions intelligentes et scalables avec des pipelines de Data, AI, MLOps et DevOps de bout en bout. Que vous ayez besoin de déployer des modèles d’apprentissage automatique, d’automatiser vos flux de travail de développement ou de construire une architecture cloud sécurisée, je propose une infrastructure robuste adaptée à votre activité.
Ce que je propose :
- Pipelines de données et d’IA : traitement des données de bout en bout et déploiement des modèles.
- Automatisation MLOps : Intégration et Déploiement continus (CI/CD) spécifiquement conçus pour l’apprentissage automatique.
- DevOps et Cloud : architecture cloud, déploiement et Infrastructure as Code (IaC).
- Constructions haute performance : solutions rapides, sécurisées et évolutives.
Expertise en stack technologique : Python, AWS, Docker, Kubernetes, Git, Jenkins, TensorFlow et PyTorch.
Outils:
Docker
•
Jenkins
•
GitHub
•
Gradle
•
BitBucket
Frameworks:
Npm
•
Marionnette
Langage de programmation:
Bash
•
Java
•
JavaScript
•
Kotlin
•
Python
Expertise:
Installation
•
Développement
•
Configuration
FAQ
Traduction automatique
De quoi ai-je besoin pour commencer ?
Pour commencer, j'aurai besoin d'un accès à votre environnement cloud (AWS, GCP ou Azure), à votre dépôt de code source (GitHub, GitLab, Bitbucket), d'échantillons de données le cas échéant, et d'un bref document décrivant vos objectifs spécifiques de pipeline ou de déploiement.
Avec quelles plateformes cloud travaillez-vous ?
Bien que mon expertise principale se situe dans AWS (Amazon Web Services), j’architecture et déploie également des pipelines sur Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure, en fonction de votre infrastructure existante.
Pouvez-vous conteneuriser mon modèle d’apprentissage automatique existant ?
Oui. Je peux prendre vos modèles existants en Python, TensorFlow ou PyTorch, les conteneuriser avec Docker et mettre en place un environnement de déploiement évolutif (comme Kubernetes ou AWS ECS) afin qu’ils soient prêts pour la production.
Quels outils utilisez-vous pour l’intégration et le déploiement continus (CI/CD) et le MLOps ?
J’utilise une stack reconnue dans l’industrie, comprenant Jenkins, Git, Docker, Kubernetes et des outils d’Infrastructure as Code (IaC) comme Terraform ou AWS CloudFormation pour automatiser vos flux de travail et vos déploiements.
Fournissez-vous une documentation pour les pipelines que vous construisez ?
Tout à fait. Chaque prestation comprend une documentation complète détaillant l’architecture et la façon de déclencher les déploiements. Que devez-vous me fournir pour démarrer ? Il me faut un accès à votre dépôt de code source (par exemple Git), ainsi que des accès ou des identifiants pour votre environnement d’hébergement cloud (comme AWS).
