Langages / Librairies : Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch / TensorFlow
MLOps : GitLab CI/CD, Docker, MLflow, Comet ML, versioning modèles / datasets
LLM / NLP : LangChain, LangSmith, Semantic Kernel, RAG architecture
Déploiement : Cloud provider (AWS, GCP ou Azure), serverless ou containers
Monitoring & retraining : dérive, feedback loop, human-in-the-loop
Scalabilité / Orchestration (souhaité) : Kubernetes, Kubeflow, Argo
Optimisation (souhaitée) : quantization, distillation, LoRA, pruning
Autres compétences utiles : Computer Vision, Small Language Models (SLM)
