#268 - Criteo : Déployer des algorithmes en temps réel à l'échelle (ML & GenAI)

Sarah Nogueira est Staff Machine Learning Lead chez Criteo, l'une des premières licornes françaises, spécialisée dans le marketing et le ciblage publicitaire sur les sites e-commerce. Elle dirige une équipe qui développe et met en production des modèles de Machine Learning dans le produit.

On aborde :

🔥 Le déploiement de leur premier LLM en production

🔥 Leur cycle de développement ML du prototype à la mise en production

🔥 Leur stack in-house et leurs plus gros enjeux : temps réel et qualité des résultas

🔥 Ses principaux challenges en temps que manager : vélocité, staffing, coordination

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DataGen a lancé un collectif de freelances data issus des plus belles boîtes (BlaBlaCar, Aircall, Critéo, Artefact, 55, Sunday...).

Vous avez un projet data ? On a l'équipe qu'il vous faut : Head of Data, Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, etc.

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📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Sarah

- Le blog de Criteo

- La newsletter The Batch de DeepLearning.AI

🎬 CHAPITRES

00:00 Son parcours

01:34 Le rôle de son équipe ML

04:46 1er LLM en production

06:16 Leur cycle de développement ML

16:15 Leurs principaux challenges

19:59 Ses reco de contenu

21:01 Ce qui l’a le plus fait progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#250 - Malt : Mettre en place une approche MLOps et LLMOps

#196 - Pigment : Monter l'équipe GenAI appliquée au Produit (Licorne, +230 millions levés)

#170 - Leboncoin : De la Data Science au ML Engineering

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