Architecte technique Senior Pipelines DESCRIPTION DE LA MISSION
2.1 Objectifs
Évaluer et optimiser les performances et la complexité de tous les composants de la solution pour chaque cas d’usage. Déployer et monitorer des systèmes prédictifs en temps réel en production afin de garantir leur robustesse.
2.2 Description détaillée des tâches qui constituent la mission
Les tâches envisagées sont les suivantes :
•Transformer les prototypes de science des données en code et solution de qualité de production
•Optimiser les pipelines de données et les algorithmes d’apprentissage automatique sur des plates-formes informatiques hétérogènes (CPU, GPU)
•Effectuer des analyses comparatives pour la sélection de solutions en fonction des contraintes (performances, ressources, temps réel, latence, …)
•Développer et maintenir des pipelines CI/CD pour automatiser les tests, l’intégration et le déploiement de solutions pour différents cas d’usage et sur différents sites
•Mettre en place des solutions de monitoring pour suivre les performances des solutions déployées et identifier les différences dans la distribution des données qui pourraient affecter les performances dans des situations réelles
2.3 Résultats attendus et/ou livrables avec échéancier si besoin
Les livrables attendus sont les suivants :
• Concernant la transformation des POC en solutions de production
o Les codes de qualité de production, avec documentation sur la conception de l’architecture et des APIs
Les tests unitaires, fonctionnels et d’intégration du code source
•Concernant l’optimisation des pipelines de données et les algorithmes d’apprentissage automatique
o Les codes de qualité de production, avec documentation sur les techniques d’optimisation utilisées
o Les rapports avec les résultats obtenue pour chaque fonction/algorithme dans chaque environnement informatique (CPU, GPU)
oLes tests fonctionnels du code source concerné
•Concernant les analyses comparatives pour la sélection de solutions
o Les jeux de données utilisés dans chaque benchmarking des performances et de la complexité
o Les codes, avec documentation, pour le benchmarking
o Les rapports avec suggestions et/ou conclusions pour chaque cas d’usage
• Concernant les pipelines CI/CD pour automatiser les tests, l’intégration et le déploiement des solutions
o Les codes de qualité de production, avec documentation sur la conception des pipelines
o Les pipelines CI/CD fonctionnels
o Un guide d’utilisation et une documentation pour les administrateurs de l’outil
• Concernant les solutions de monitoring
o Les solutions de monitoring fonctionnelles
o Les codes de qualité de production, avec documentation, sur les algorithmes de modélisation et de détection des dérives de données/résultats
o Les tests fonctionnels du code source concerné
Maîtrise de Python et bonnes connaissances en algorithmes et en calcul haute performance
Expérience professionnelle dans la construction, l’optimisation, le déploiement et le monitoring de pipelines de données et de modèles d’apprentissage automatique en production
Bonne connaissance des principes, algorithmes, plateformes et frameworks d’apprentissage automatique
Excellentes capacités d’analyse et de résolution de problèmes
Esprit d’innovation et passion pour l'apprentissage continu
Une expérience préalable avec C++ serait un plus
Environnement technique :
Python, NumPy, SciPy, Numba, CuPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch, pydantic, pytest
Client dans le domaine de la mobilité
Merci de respecter le budget !
10 jours de gratuité
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