About Florian
Vous souhaitez accélèrer la mise en production de vos modèles de machine learning ?
Je vous accompagne pour répondre à ce défi grâce à une stratégie simple :
1. Optimisation des pipelines de Machine Learning
Automatisation: Mettre en place des pipelines automatisés pour la préparation des données, l'entraînement des modèles, l'évaluation et le déploiement.
Modularisation: Décomposer les pipelines en modules réutilisables pour faciliter la maintenance et l'évolutivité.
Conteneurisation: Utiliser des conteneurs pour encapsuler les environnements de développement et faciliter le déploiement sur différentes plateformes.
2. Choix judicieux des outils et des infrastructures
Plateformes MLOps: Utiliser des plateformes MLOps (MLflow, Kubeflow, etc.) qui fournissent un ensemble d'outils pour gérer le cycle de vie complet des modèles.
Cloud Computing: Tirer parti des ressources du cloud (AWS, GCP, Azure) pour bénéficier d'une infrastructure scalable et de services gérés.
3. Adoption de bonnes pratiques de développement
Versioning: Mettre en place un système de versioning pour suivre les évolutions des modèles et des pipelines.
Tests unitaires: Écrire des tests unitaires pour vérifier la qualité du code et détecter les erreurs précocement.
CI/CD : Automatiser le processus de construction, de test et de déploiement des modèles.
4. Collaboration entre les équipes
Favoriser la collaboration entre le métier et les équipes data.
5. Réduction de la dette technique
Nettoyage des données: Assurer la qualité des données en éliminant les erreurs et les incohérences.
Refactoring du code: Améliorer la lisibilité et la maintenabilité du code.
Contactez moi pour partager les défis rencontrés par vos équipes en matière de déploiement de modèles de machine learning !
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Paris (up to 30km), Rouen (up to 20km), Caen (up to 50km)
Experience
- LegallaisData EngineerRETAIL (SMALL BUSINESS)September 2023 - Today (2 years and 9 months)Caen, FranceConstruction de plateforme data sur GCP et mise en place de premiers cas d'usage du machine learning
- Substances ActivesML EngineerSOFTWARE PUBLISHINGMay 2023 - May 2023Mise en place d’un système de modération d’avis patients permettant de lever des alertes et d’indiquer la nécessité ou non d’un contrôle humain sous forme d’API. Les principaux points à contrôler dans un avis étant :- La présence de données personnelles (téléphone, adresse mail ou postale)- L’absence de contenu injurieux ou violent- L’adéquation entre les notes et l’analyse de sentiment des avis
- Auchan FranceML EngineerRETAIL (LARGE RETAILERS)December 2022 - June 2023 (6 months)Caen, FranceConstruction et déploiement d’un modèle d’élasticité prix de la demande pour l’ensemble des produits en magasin afin d’aider les analystes prix à fixer un prix maximisant les ventes, le CA ou la rentabilité.
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- DUT STID (statistique et informatique décisionnelle)Université de Caen2010L’informatique décisionnelle est une activité trans-disciplinaire, qui demande des compétences en informatique, en statistique et en communication, enrichies d’une culture générale sur le fonctionnement de l’entreprise
- Licence EconométrieTSE, Toulouse 1 et 32011