Concevez l'architecture d'une plateforme IA de prévision des flux de conteneurs
Aperçu
En quoi consiste ce défi.
Concevez l'architecture d'une plateforme IA de prévision des flux de conteneurs et obtenez un certificat vérifiable.
Le brief
Ce que vous ferez, et ce que vous démontrerez.
Comment concevoir une architecture logicielle qui transforme un flux continu de mouvements de conteneurs en prévisions d'engorgement exploitables, fiables et surveillables en production ?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Concevoir l'architecture logicielle à grande échelle d'une application IA, du flux de données au service d'inférence, comme l'exige le projet capstone
- Intégrer un modèle de Machine Learning dans un système d'ingénierie logicielle robuste plutôt que dans un simple carnet de notes isolé
- Traduire des exigences non fonctionnelles (latence, disponibilité, résidence des données) en décisions d'architecture justifiées
- Mettre en place une démarche d'observabilité pour surveiller la dérive et la fiabilité d'un modèle en production
- Rédiger et défendre une proposition technique claire, compréhensible par toute l'équipe projet
Adéquation au programme
Où cela s'inscrit dans votre cursus.
Renforce les mêmes compétences que celles attendues par votre diplôme.
Cursus associés bientôt disponibles.
Compétences
Les compétences que vous démontrerez.
Chacune apparaît sur votre certificat vérifié.
Débouchés
Les métiers auxquels ce défi vous prépare.
De vrais intitulés. De vraies passerelles de compétences. Choisissez celui qui se rapproche le plus de votre trajectoire.
Les parcours de carrière que ce défi construit
Métiers de référenceArchitecte Systèmes
Ce défi vous fait concevoir une architecture logicielle complète sous contraintes de latence, de disponibilité et de résidence des données. Vous apprenez à découper un système en services et à justifier chaque compromis, cœur du métier d'architecte systèmes en environnement industriel.
Ce défi renforce
- ai-native-architecture
- ai-augmented-decision-making
- 6-pager-writing
Ingénieur MLOps
En définissant le service d'inférence, le plan d'observabilité et la surveillance de la dérive du modèle, vous acquérez l'expérience concrète de la mise en production et du suivi d'un modèle, activités quotidiennes de l'ingénieur MLOps.
Ce défi renforce
- ai-native-architecture
- agent-observability
- anomaly-detection
Ingénieur IA
Vous intégrez un modèle de détection d'anomalies dans un système logiciel réel plutôt que dans un notebook isolé, et vous en codez un module extensible. C'est exactement le passage du prototype au produit qu'attend un ingénieur IA.
Ce défi renforce
- anomaly-detection
- ai-native-architecture
- agent-observability