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\n\nConcevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning et/ou de Computer Vision adaptés aux contraintes industrielles ; \n\nMettre en œuvre des pipelines MLOps end-to-end (entraînement, validation, déploiement, monitoring) ; \n\nDéployer les modèles en production sur une architecture hybride on-prem / cloud, en s’appuyant sur des containers et AWS SageMaker ; \n\nAssurer le suivi des performances des modèles en production (qualité, dérive, robustesse) et proposer des améliorations continues ; \n\nCollaborer avec les équipes IT pour l’intégration des modèles dans les systèmes existants et la chaîne CI/CD \n\nDocumenter les solutions développées et partager les bonnes pratiques au sein de l’équipe. \n\nChallenges  \n\nÊtre un acteur clé de la transformation Manufacturing 4.0 par la donnée et l’intelligence artificielle ; \n\nDéployer des modèles IA robustes, fiables et maintenables dans un environnement industriel exigeant ; \n\nConcilier innovation technologique, contraintes industrielles et exigences de mise en production ; 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