Services et conseil MLOps
Services et conseil MLOps : plateformes de machine learning, CI/CD pour les modèles, suivi d’expériences et registres de modèles, serving et autoscaling des modèles, infrastructure GPU, suivi de la dérive, LLMOps pour les applications de modèles de langage et gouvernance des modèles, avec des ingénieurs MLOps dédiés à votre équipe ou une plateforme MLOps livrée de bout en bout.
Travaux MLOps que nous prenons en charge
Mise en place de plateformes de machine learning
Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform ou Databricks, ou Kubeflow et MLflow sur votre propre cluster Kubernetes, définis dans Terraform avec des environnements de développement, de préproduction et de production séparés et un accès via votre fournisseur d’identité.
Suivi d’expériences et registre de modèles
Exécutions, paramètres, métriques et artefacts journalisés dans MLflow 3 ou Weights & Biases, et chaque modèle enregistré avec le code, les données et les paramètres qui l’ont produit, puis promu en production par une validation consignée plutôt que par un fichier copié à la main.
CI/CD pour le machine learning
Code d’entraînement analysé (lint) et testé à chaque pull request, contrôles des données et des modèles exécutés dans GitHub Actions, Azure DevOps ou GitLab CI, et nouveau modèle publié uniquement s’il bat l’actuel sur le jeu d’évaluation convenu.
Endpoints d’inférence et autoscaling
Inférence en temps réel et par lots sur KServe, Ray Serve, BentoML, les endpoints SageMaker AI ou les endpoints en ligne d’Azure Machine Learning, ramenée à zéro lorsqu’un modèle est inactif, publiée par déploiements canary et shadow, avec la latence et le coût pour mille prédictions mesurés.
Suivi des modèles et alertes de dérive
Dérive des entrées, dérive des prédictions et précision en production face à une vérité terrain différée suivies dans Evidently, Arize ou votre stack Grafana, alertes acheminées vers l’équipe propriétaire du modèle, et réentraînement déclenché par un seuil convenu plutôt que par un calendrier.
Infrastructure GPU et coûts
Pools de nœuds GPU sur AKS, EKS ou GKE avec le NVIDIA GPU Operator, jobs d’entraînement mis en file dans Kueue ou Ray, capacité spot pour les exécutions qui reprennent depuis des checkpoints, et coûts d’inférence réduits par la quantification, le traitement par lots et des instances dimensionnées au plus juste.
Mise en place d’un feature store
Feast, les tables de features Databricks ou le feature store de SageMaker AI, pour que l’entraînement et les prédictions en production lisent des features calculées par le même code, avec des jointures point-in-time pour les jeux d’entraînement et des consultations à faible latence pour le serving.
LLMOps
Prompts et paramètres de récupération versionnés comme du code, chaque version conditionnée par une exécution d’évaluation, traces dans MLflow ou Langfuse, une passerelle comme LiteLLM pour le routage, les limites de débit et le coût par équipe, et modèles à poids ouverts servis avec vLLM sur KServe.
Gouvernance des modèles et piste d’audit
Fiches de modèle (model cards), lignage des données sources jusqu’au déploiement, enregistrements de validation et journaux d’accès conservés dans le registre, sous la forme qu’exigent les obligations documentaires d’ISO/IEC 42001 et du règlement européen sur l’IA (AI Act), avec les données personnelles des jeux d’entraînement tracées pour pouvoir être supprimées sur demande.
Recruter des Ingénieurs MLOps
Ingénieurs MLOps dédiés
Des Ingénieurs MLOps qui rejoignent votre équipe à temps plein, travaillent avec vos outils et votre processus, et rendent compte à votre responsable. Vous les interviewez ; nous portons le contrat ukrainien, la paie, la facturation et les congés.
Projets de MLOps
Un lot défini de MLOps, avec un périmètre, un plan arrêté et un responsable nommé de notre côté, qui porte le résultat et rend compte de l’avancement dans vos canaux.
Prestation continue de MLOps
Un service continu de MLOps : les mêmes personnes chaque mois, un backlog que vous priorisez, et des heures visibles dans notre portail et sur la facture.
La page Équipe dédiée explique comment les spécialistes rejoignent votre équipe, et la page Externalisation couvre la livraison de projet, les reprises et notre mode de facturation.
Qui intervient sur vos MLOps
Ingénieurs MLOps
Pipelines, registres, serving et suivi
Ingénieurs machine learning
Les modèles et les évaluations qu’exécutent les pipelines
Ingénieurs cloud et DevOps
Kubernetes, GPU, réseau et Terraform
Ingénieurs data
Pipelines de features et données d’entraînement
Ingénieurs Python
API et services autour des modèles
Des modèles qui arrivent en production et y restent
L’essentiel du travail MLOps est de l’ingénierie autour du modèle : un entraînement reproductible à partir des versions du code et des données, un registre avec lignage, des livraisons conditionnées par l’évaluation, et un suivi qui prévient le responsable lorsque la précision se dégrade. Une configuration existante est d’abord examinée en lecture seule, et vous recevez une liste écrite des écarts classés par risque avant tout changement.
La plateforme est du code comme un autre : infrastructure dans Terraform, pipelines dans Git, CI qui se connecte au cloud avec des identifiants fédérés plutôt que des clés stockées, secrets dans un coffre-fort et dépendances maintenues sur des versions actuelles, de sorte que le chemin d’un modèle vers la production soit toujours le même et puisse être audité ensuite.
Autres services data et IA que nous proposons
IA et machine learning
Services de développement d’IA et de machine learning : prévision, détection de fraude, systèmes de recommandation, vision par ordinateur, NLP et reconnaissance vocale, et MLOps, avec des ingénieurs machine learning dédiés ou une livraison de projet.
Data engineering
Services de data engineering : pipelines ETL, Spark, dbt et streaming, data warehouses et lakehouses sur Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift et Microsoft Fabric, avec des data engineers dédiés ou une livraison de projet.
Analyse de données et Power BI
Services d’analyse de données et de Power BI : tableaux de bord dans Power BI, Tableau et Looker, analytique produit, tests A/B, reporting financier et marketing, avec des data analysts et des développeurs BI dédiés ou une livraison de projet.
Développement de bases de données
Services de développement et d’administration de bases de données : conception de schémas, optimisation de requêtes, migrations et sauvegardes sur SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle et MongoDB, avec des développeurs de bases de données et des DBA dédiés ou une livraison de projet.
Développement de vision par ordinateur
Services de développement de vision par ordinateur : détection d’objets, inspection visuelle, OCR, analytique vidéo, imagerie médicale et modèles sur appareils edge, avec des ingénieurs en vision par ordinateur dédiés ou une livraison de projet.
Annotation de données
Services d’annotation et d’étiquetage de données pour l’IA : annotation d’images, de vidéos, de textes, d’audio et de LiDAR, RLHF et données d’évaluation, avec un contrôle qualité sur chaque lot, par des annotateurs de données dédiés ou une livraison de projet.
Développement Databricks
Développement et conseil Databricks : mise en place d’un lakehouse, pipelines Lakeflow, Unity Catalog, migrations, AI/BI, machine learning et maîtrise des coûts, avec des ingénieurs Databricks dédiés ou une livraison de projet.
Développement Snowflake
Développement et conseil Snowflake : conception d’entrepôts de données, ingestion avec Snowpipe et Openflow, dbt, migrations, Cortex AI, sécurité et maîtrise des coûts, avec des développeurs Snowflake dédiés ou une livraison de projet.
Kafka et streaming d’événements
Développement et conseil Apache Kafka : architecture événementielle, Kafka Connect et Debezium, Flink et Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK et Event Hubs, avec des ingénieurs Kafka dédiés ou une livraison de projet.
Automatisation des workflows
Services d’automatisation des workflows et d’automatisation par IA : flux n8n, Make, Zapier et Power Automate, agents IA dans les workflows, automatisations CRM, financières et documentaires, avec des développeurs d’automatisation dédiés ou une livraison de projet.
Questions sur le MLOps
Dans quels secteurs travaillent vos ingénieurs MLOps ?
Les produits d’IA et de données, où de nombreux modèles sont entraînés et livrés chaque semaine ; la fintech, pour les modèles de fraude et de crédit qui doivent résister à l’audit ; l’e-commerce et la distribution, pour les modèles de recommandation, de recherche et de prévision ; la santé, pour les modèles qui exigent des données d’entraînement traçables ; la publicité et les technologies marketing, pour les modèles d’enchères et d’audience réentraînés chaque jour ; et le SaaS d’entreprise, pour les fonctionnalités de machine learning livrées dans le produit.
Faut-il Kubeflow, ou une plateforme managée suffit-elle ?
Une plateforme managée comme Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform ou Databricks convient à la plupart des équipes qui ont une poignée de modèles et ne veulent pas exploiter de clusters. Kubeflow, KServe et MLflow sur Kubernetes deviennent rentables lorsque vous exploitez de nombreux modèles, avez besoin de la même plateforme sur plusieurs clouds ou voulez un contrôle direct sur le coût des GPU.
Pouvez-vous faire passer en production les modèles issus des notebooks de nos data scientists ?
Oui. Le code du notebook devient une pipeline d’entraînement testée, le modèle est enregistré avec ses données et ses paramètres, servi derrière un endpoint ou comme job par lots, et suivi, tandis que vos data scientists continuent de travailler comme aujourd’hui.
En combien de temps les Ingénieurs MLOps peuvent-ils démarrer ?
Lorsque le bon ingénieur MLOps est disponible, le démarrage ne dépend que de votre entretien, du NDA et de la cession de propriété intellectuelle. Sinon, nous lançons une recherche, qui fournit en général des profils de candidats sous deux à trois semaines, et personne ne démarre avant que vous ayez donné votre accord.
Comment recruter des Ingénieurs MLOps via BigTree108 ?
Indiquez-nous le travail à réaliser, le niveau de séniorité et les horaires dont vous avez besoin. Nous vous proposons une ou deux personnes avec leurs profils, vous les interviewez comme vous le feriez pour votre propre recrutement, puis vous signez un seul contrat avec BIG TREE 108 LLC et recevez une facture par mois.
À qui appartient le travail qu’ils produisent ?
C’est vous. Chaque spécialiste a signé avec BigTree108 un contrat qui cède à l’entreprise tous les livrables, et notre contrat avec vous vous les cède à son tour. Le code, les maquettes et les documents sont livrés dans vos propres dépôts et outils, et non conservés à un endroit où nous seuls pourrions les modifier.
Besoin que vos modèles arrivent en production de façon fiable ?
Indiquez-nous le nombre de modèles, l’endroit où ils sont entraînés et la façon dont ils arrivent en production aujourd’hui. Vous recevez une réponse sous un jour ouvré : un plan d’audit, des profils de candidats, ou une première liste d’écarts à combler.