À la découverte du métier de Machine Learning Engineers avec Christelle Vignon
Dans cet épisode, nous avons l’honneur d’accueillir Christelle Vignon, qui partage avec nous son expérience en tant que Machine Learning Engineer. Ensemble, nous discutons du rôle clé des ML Engineers dans la mise en production des modèles de machine learning, des différences avec le métier de Data Scientist, et des meilleures pratiques à adopter dans un environnement en constante évolution.
Nous discutons également des meilleures pratiques, des collaborations avec d'autres experts data, et des compétences techniques et interpersonnelles nécessaires pour exceller dans ce domaine.
📌 Chapitres :
00:00 Résumé
00:41 Introduction
02:37 Introduction aux rôles des Machine Learning Engineers
07:33 Collaboration entre ML Engineers, Data Engineers et Data Scientists
09:28 Importance du versionnage des données, du code et des modèles
12:31 Compétences techniques essentielles pour les ML Engineers
17:36 Soft skills nécessaires pour les ML Engineers
21:12 Transition d'autres rôles vers celui de ML Engineer
22:15 Défis majeurs auxquels les ML Engineers sont confrontés
31:01 Conseils pour devenir ML Engineer
32:50 Défis pour faire la transition
34:05 MLOps
39:34 Importance du Cloud
41:56 IA générative et ML Engineer
45:44 Conseils aux entreprises
47:21 Questions Flash
52:01 Conclusion et abonnez-vous:)
Dans cet épisode, vous apprendrez à quel point le rôle des ML Engineers est essentiel pour transformer les modèles en solutions tangibles et à quel point ils jouent un rôle crucial dans la chaîne de valeur du machine learning.
🎧 Invitée :
Retrouvez Christelle Vignon sur LinkedIn:: https://www.linkedin.com/in/christelle-vignon/
📚 Ressource recommandée :
Le livre "The Light We Carry" de Michelle Obama disponible ici: https://www.amazon.fr/Light-We-Carry-Overcoming-Uncertain/dp/0241621240
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