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Préparer l'upgrade d'une solution théorique à une solution live avec dimensionnement des outils


  • Contexte: très jeune start up (2 personnes) où je dois aller sur des nouvelles problématiques (infra ici)

  • Besoin: passer d'une solution théorique à une solution où on peut prédire en temps réel (< 100ms) une intention d'achat sur le site marchand du client avec du ML

  • Réalisations: évaluations des contraintes techniques (pouvoir répondre en > 100 ms, être capable d'encaisser des millions de hits à la minutes, etc.) mais aussi business ("prouver" aux clients que ça marche et pourquoi ça marche, avoir un impact sur le ROI des clients)) constructions des différentes options tech', benchmark des solutions, implémentations, monitoring

  • Résultats: solution IA marchait bien, problème de coût d'implémentation d'une autre partie

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Expertises

SQLData EngineeringMachine Learning

De

Sept. 2016 à Déc. 2018