Ingénieur MLOps / Data Scientist
Conception et développement d'un système MLOps temps réel de détection d'anomalies industrielles.
- Conception d'un pipeline event-driven sur Redis avec un DAG de 9 workers.
- Mise en place du versioning SCD2 pour les features, les clusters, les modèles et les données.
- Implémentation du bootstrap froid et chaud ainsi qu'une feedback loop opérateur.
- Développement d'un dashboard de 40 pages sous Streamlit.
- Assurance de la persistance des données au format Parquet et l'observabilité avec Prometheus et Grafana.
- Simulation d'une architecture scalable avec 3 machines.
Environnement technique