Closer les candidats avec l’IA : convaincre sans forcer
Au sein du groupe SFEIR, nous recrutons exclusivement des profils techniques en tension. Environ 70 % de nos recrutements se font via la chasse directe.
MLOps, ou machine learning operations, est un ensemble de pratiques et de principes conçus pour améliorer la rapidité, la qualité et la fiabilité de l'apprentissage machine (ML) dans les organisations.
< Les plateformes Data sont au centre de toutes les plateformes IT
MLOps repose sur l'idée que le Machine Learning doit être traité comme un processus continu, plutôt que comme un événement ponctuel, et que les équipes en charge des produits d'intelligence artificielle doivent travailler en étroite collaboration avec d'autres équipes de l'entreprise afin de garantir que les modèles d'apprentissage automatique sont précis, à jour et facilement accessibles.
L'objectif de MLOps est de permettre aux organisations de déployer et de maintenir rapidement et facilement des modèles ML, et d'utiliser ces modèles pour éclairer les décisions commerciales et stimuler l'innovation. Pour y parvenir, MLOps souligne l'importance de l'automatisation, de la collaboration et de l'amélioration continue - des notions essentielles pour l'industrialisation, qu'on retrouvera pour le DevOps ou le DataOps, par exemple.
Un certain nombre de principes clés sont au cœur de MLOps, notamment :
Dans l'ensemble, MLOps est un ensemble de pratiques et de principes conçus pour permettre aux organisations de créer, monitorer et faire vivre des services innovants basés sur du Machine Learning.