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Votre objectif principal sera d'industrialiser les algorithmes de Machine Learning et de garantir leur cycle de vie en production.\nVous interviendrez sur trois axes techniques majeurs :\n1. Industrialisation & Déploiement (Model Serving)\n- Transformation des modèles de recherche (Proof of Concept) en code de production robuste, testé et optimisé.\n- Développement d'APIs performantes (FastAPI, Flask) pour exposer les modèles aux applications métiers.\n- Conteneurisation des solutions (Docker) et orchestration sur des clusters (Kubernetes) pour assurer la scalabilité et la haute disponibilité.\n2. Architecture MLOps & Automatisation\n- Conception et maintenance de pipelines CI/CD dédiés au Machine Learning (réentraînement automatique, validation des modèles).\n- Mise en place et gestion d'outils d'orchestration de flux de données (Airflow, Kubeflow, Dagster).\n- Gestion du versioning des données et des modèles (DVC, MLflow) pour assurer la reproductibilité des expériences.\n3. 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