Technologie
Ingénierie de plateforme DataOps & ML
- Infrastructure de plateforme ML
- Kubernetes
- Bonnes pratiques mises en place
- CI/CD
Enjeu
Un éditeur de logiciels data avait besoin d'un data lake cloud-native pour son laboratoire ML, avec les pratiques DataOps, la CI/CD et l'infrastructure nécessaires pour le faire tourner en production et non dans un notebook.
Solution
Nous avons conçu l'architecture du data lake, construit l'infrastructure de pipelines ML sur Kubernetes, mis en place les pratiques CI/CD, et déployé la supervision et les alertes sur toute la plateforme.
Résultats clés
- Architecture de data lake cloud conçue et déployée
- Infrastructure de pipelines ML sur Kubernetes
- Culture DataOps installée dans les équipes d'ingénierie
- Opérations de données automatisées avec observabilité complète
Technologies
- Snowflake
- Databricks
- Kubernetes
- Terraform
- Python
- Spark
- MLFlow
Quel problème cherchez-vous à résoudre ?
Décrivez-le en un paragraphe. Nous vous dirons si nous sommes les bonnes personnes, et par quoi nous commencerions.