Ce mandat est effectué en mode HYBRIDE (présentiel occasionnel à Québec). Ce mandat est d’une durée de 36 mois.

Développement MLOPS

Les travaux en développement MLOPS consistent à industrialiser et automatiser le cycle de vie des modèles IA (du développement à la mise en production).

Les travaux à réaliser sont notamment :

Les travaux en développement MLOPS consistent à industrialiser et automatiser le cycle de vie des modèles IA (du développement à la mise en production).

Les travaux à réaliser sont notamment :

• Orchestrer des pipelines de données;
• Intégrer les flux ETL dans les workflows ML;
• Gérer les versions des modèles;
• Automatiser l’entraînement et le réentraînement;
• Automatiser les tests de performance;
• Intégrer la validation dans le pipeline CI/CD;
• Déployer les modèles via des outils tels que MLflow, Seldon, SageMaker ou Vertex AI;
• Gérer la mise à l’échelle;
• Déployer un mécanisme de monitoring automatisé incluant la détection de dérive (drift), la gestion des journaux (logs) et la génération d’alertes;
• Gérer les mises à jour modèles.

Biens livrables

Les biens livrables à produire sont notamment :

• Fichiers de configuration (YAML, JSON);
• Pipelines reproductibles;
• Modèle versionné;
• Scripts de tests unitaires ou d’intégration;
• Test de robustesse et de biais;
• Plan de test QA spécifique à l’IA;
• Documentation de la stratégie de déploiement;
• Mise en place des scripts Infrastructure-as-code (Terraform, Ansible);
• CI/CD pipeline pour le déploiement de modèle;
• Modèle sérialisé prêt pour l’inférence;
• Produire des API des modèles d’IA;
• Script de mise en production;
• Journaux d’exécution;
• Suivi (Monitoring) des performances en production.

Formation et expérience

Détenir un diplôme universitaire de premier cycle (BAC) en informatique, génie informatique, ou génie logiciel..

Attentes minimales :

1. Démontrer que la ressource proposée possède un minimum de cinq (5) années d’expérience dans le domaine des technologies de l’information;
2. Démontrer que la ressource proposée possède deux (2) années d’expérience à titre de développeur MLOPS, dans le développement de solutions IA utilisant des services infonuagiques;
3. Démontrer que la ressource proposée a réalisé, à titre de développeur MLOps, un (1) projet comprenant le développement et l’évolution de solutions MLOps incluant l’intégration de pipelines CI/CD pour le déploiement et la gestion du cycle de vie de modèles d’IA. L’implication de la ressource à ce mandat doit être d’au moins 120 jours-personnes.
4. Démontrer que la ressource proposée a réalisé, à titre de développeur MLOps, un (1) projet comprenant la mise en place, le déploiement et la maintenance d’infrastructures MLOps évolutives prenant en charge les pipelines de données et les modèles d’intelligence artificielle.