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Machine LearningExpert

Conception d’un système de scoring temps réel à faible latence

Scénario

Contexte : Une plateforme fintech doit fournir un score de risque en moins de 100 ms lors d’une transaction. Le Problème : Le modèle actuel est trop lourd et les temps d’inférence dépassent les seuils acceptables. Contraintes : Optimiser modèle ou architecture d’inférence. Réduire latence sans sacrifier significativement précision. Prévoir scalabilité. Livrable attendu : Proposer une architecture d’inférence temps réel optimisée répondant aux contraintes de latence et de charge.

Compétences ciblées

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    Conception d’un système de scoring temps réel à faible latence — mise en situation Machine Learning | CodeDuel