Adresse Application de pratiques MLOPs sur des données non structurées telles que le texte et les images.
De nombreuses modélisations pour répondre à des besoins métier d'automation de flux asynchrones, comme les mails, sont implémentées actuellement en production. Les données sous-jacentes sont non structurées comme le contenu d'un mail ou les images en pièce-jointes de ce dernier.
Le but de cette alternance est d'améliorer les pratiques mlops existantes afin de standardiser et unifier l'entrainement des modèles.
Entre autres les tâches concerneront principalement l'amélioration des points suivants :
-La collecte/versioning des données
-L'anonymisation des données
-La réplicabilité des résultats
-L'exposition des modèles
En liant de tous ces points vient le data lineage (quel modèle avec quelles données liées à quel sociétaire) brique essentielle pour assurer une compréhension globale et faciliter les mécanismes de purge des données.
Vous participerez également à l'innovation et à la singularité de la MAIF et de ses solutions.
