À propos de cette annonce
Il s'agit du niveau supérieur du service d'apprentissage automatique et de science des données, conçu pour les projets nécessitant une expertise plus approfondie, une architecture plus complexe et un déploiement complet en production plutôt qu'un simple modèle ou script.
Chaque projet est intégralement développé et livré, transformant les données brutes en un système opérationnel orienté utilisateur. Fort de 15 ans d'ingénierie et de leadership technique, l'accent est strictement mis sur la résolution d'un problème opérationnel spécifique plutôt que sur la démonstration d'une technique pour elle-même.
L'offre couvre l'ensemble du domaine de l'apprentissage automatique et de la science des données : la modélisation prédictive pour l'aide à la décision et les prévisions, la vision par ordinateur basée sur les réseaux convolutifs et l'apprentissage profond, la prévision de séries temporelles pour la planification opérationnelle et de la demande, l'outillage interne et l'automatisation des processus, ainsi que des pipelines de déploiement complets intégrant l'intégration continue sur Hugging Face et Google Cloud Platform.
Les solutions livrées répondent à divers cas d'usage : la détection d'anomalies audio pour la maintenance prédictive, des applications prédisant des résultats à partir de données comportementales et environnementales, la prévision de la demande de stocks, la classification d'images avec une interface en direct, et des outils automatisés qui rationalisent les tâches manuelles d'évaluation et de révision.
La pile technologique comprend Python, Scikit-learn, TensorFlow, MLflow, Hugging Face, Google Cloud Platform et Docker, soutenue par une solide expérience en ingénierie des caractéristiques, prétraitement des données, pipelines de données et automatisation des flux de travail via des outils tels que n8n et Make.
Il s'agit d'un service de niveau senior à tarif préférentiel. Veuillez envoyer un message avant de commander afin de définir correctement la portée du projet, convenir des livrables et déterminer le nombre d'heures approprié — sélectionnez ensuite ce nombre d'heures précis comme quantité lors du paiement.