[STAGE 2026/2027] INFRA CLOUD - Validation et évaluation des modèles de Machine Learning (H/F)

Description du poste

Nous recherchons un(e) stagiaire H/F en validation et évaluation des modèles de Machine Learning pour rejoindre notre équipe R&D au sein de l’équipe Infrastructure/Cloud – MLOps pour une durée de 6 mois.

Missions principales

Vous rejoignez notre équipe MLOps pour participer à la définition et à la mise en place d’un cadre permettant d’industrialiser l’évaluation et la validation technique des modèles de Machine Learning utilisés dans nos applications de Chirurgie Assistée par Ordinateur.

L’objectif du stage est de contribuer à la mise en place d’une approche structurée, reproductible, traçable et automatisable permettant d’exécuter les protocoles de validation définis avec les équipes responsables des modèles, et d’intégrer ces évaluations dans leur cycle de vie MLOps.

Vous serez amené à

• Étudier les pratiques et outils permettant d’industrialiser l’évaluation et la validation de modèles de Machine Learning.
• Traduire les protocoles de validation, métriques et critères d’acceptation en processus reproductibles et automatisables.
• Participer à la définition d’un cadre commun permettant de décrire les jeux de données, configurations, métriques et conditions d’exécution nécessaires aux campagnes d’évaluation.
• Mettre en place des mécanismes permettant d’automatiser l’exécution des campagnes de validation des différentes versions d’un modèle.
• Assurer la traçabilité et la reproductibilité des résultats : version du modèle, version des données, configuration d’exécution, métriques et résultats obtenus.
• Participer à l’intégration de ces mécanismes dans la chaîne MLOps et le cycle de vie des modèles.
• Concevoir des outils ou tableaux de bord permettant aux équipes responsables des modèles de visualiser, comparer et analyser les résultats obtenus entre différentes versions.
• Contribuer à la définition des mécanismes permettant de matérialiser les décisions de validation et de promotion d’une version de modèle dans la chaîne MLOps.
• Documente

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