Machine Learning Engineering
De l'architecture de données au modèle prêt pour la production.
Premier entretien technique
Ergebnisse im Detail
Définit le paysage de données, les standards de qualité et les chemins d'intégration comme base de tout développement de modèles.
Enthält- Cartographie des sources de données & analyse qualité
- Conception de schémas & architecture Feature Store
- Interfaces d'intégration & pipelines ETL
Fournit des modèles testés et optimisés avec historique d'entraînement documenté et résultats de validation.
Enthält- Artefacts de modèles avec historique de versions
- Rapports de validation (Cross-Val, Out-of-Sample)
- Documentation des hyperparamètres & reproductibilité
Rend la logique du modèle compréhensible — pour les métiers, la direction et les exigences réglementaires.
Enthält- Feature Importance & analyses SHAP
- Screening de biais & métriques d'équité
- Vues explicatives pour différentes audiences
Permet l'utilisation productive des modèles via des interfaces standardisées et documentées.
Enthält- Spécification API REST/GraphQL
- Authentification & rate limiting
- Documentation SDK & code d'exemple
Garantit la stabilité des modèles en production, la détection de la dérive et la définition des cycles de réentraînement.
Enthält- Pipeline CI/CD pour les déploiements de modèles
- Détection de dérive & monitoring de performance
- Stratégie d'alerting & de réentraînement
Unser Vorgehen
- Sources de données & systèmes existants
- Exigences métier & cas d'usage
- Conditions-cadres de conformité
- Documentation d'architecture de données comme base de travail
- Pipelines de données préparées
- Métriques cibles & KPIs définis
- Modèles de référence ou benchmarks
- Modèles entraînés + rapports de validation
- Modèles entraînés de la phase 2
- Données de validation & scénarios de test
- Exigences réglementaires (XAI)
- Rapports XAI + résultats de validation
- Modèles validés
- Infrastructure cible & paysage applicatif
- Exigences SLA & monitoring
- Interfaces API + configuration MLOps
Typische Szenarien
Déploiement ML dans le secteur financier
Passage d'un modèle du PoC à une API productive — avec piste d'audit et monitoring.
Pipeline reproductible + documentation d'audit
Modèles prédictifs pour les décisions Enterprise
Mise en place d'un système de prévision avec des recommandations explicables.
Rapports XAI + tableau de bord de monitoring en temps réel
Architecture de données pour la maturité ML
Consolidation de sources de données fragmentées en une infrastructure compatible ML.
Data Pipeline intégrée + Feature Store