Vous créerez des artefacts MBSE pour définir l'architecture d'un système d'intelligence artificielle. Vous construirez des modèles structurés qui représentent les composants du système, les flux de comportement et les cycles de recyclage.

Vous appliquerez des services cloud gérés pour déployer des tâches d'apprentissage machine évolutives. Vous configurerez les charges de travail distribuées et l'infrastructure gérée pour prendre en charge un entraînement fiable des modèles.

Vous évaluerez les performances du système et les mesures de coûts afin de recommander des changements architecturaux. Vous interprétez les journaux d'utilisation et les tableaux de bord de surveillance afin d'équilibrer l'efficacité et l'évolutivité.

Vous créez des architectures d'IA de bout en bout qui répondent aux exigences en matière d'évolutivité, de latence et de tolérance aux pannes. Vous définirez les limites du système et les objectifs de performance en fonction des contraintes de production.

Vous créez des diagrammes de composants détaillés et des spécifications d'interface pour guider la mise en œuvre du système. Vous traduisez les décisions architecturales en une documentation structurée que les équipes d'ingénieurs peuvent exécuter.

Vous appliquerez des API, des files d'attente de messages et des formats de sérialisation pour intégrer des services dans des systèmes existants. Vous concevrez des modèles de communication qui garantissent la fiabilité et les performances dans les environnements distribués.

Vous évaluez le déploiement et la santé opérationnelle des systèmes de production. Vous interprétez les signaux de surveillance et les indicateurs de performance pour guider les décisions de stabilisation et de déploiement.

Vous analyserez les besoins des parties prenantes afin de sélectionner les cadres, services ou plateformes d'IA appropriés. Vous évaluerez les compromis entre les services gérés et le développement de modèles personnalisés.

Vous créez des architectures de solutions en combinant des services tiers et des modèles personnalisés. Vous concevrez des systèmes intégrés qui concilient précision, coût, performance et contraintes de déploiement.

Dans ce projet, vous concevrez l'architecture d'une plateforme d'IA évolutive qui intègre de multiples services d'IA dans un système cohérent. Plutôt que de se concentrer sur l'expérimentation de modèles, ce projet se concentre sur les décisions d'ingénierie et d'architecture requises pour transférer les capacités d'IA dans des environnements de production. Vous simulerez le rôle d'un architecte de systèmes d'IA travaillant avec une équipe de produits et d'ingénierie pour concevoir une plateforme qui analyse les données d'engagement des clients, prédit le risque de désabonnement et fournit des informations exploitables aux outils internes et aux tableaux de bord. L'objectif est de traduire les exigences commerciales et techniques en une architecture système complète qui intègre des pipelines de données, des services d'IA, des API et une infrastructure cloud. Votre conception définira comment les différents composants interagissent, comment les demandes circulent dans le système et comment la plateforme évolue de manière fiable au fur et à mesure que l'utilisation augmente. Vous spécifierez les interfaces de service, les flux de messages, l'architecture de déploiement et les stratégies de surveillance qui soutiennent les systèmes d'IA maintenables et prêts à la production. Le résultat final est un dossier d'architecture prêt pour le portefeuille qui démontre votre capacité à analyser les besoins, à concevoir les composants du système, à intégrer les services d'IA et à évaluer les considérations de déploiement telles que l'évolutivité, la fiabilité et la surveillance opérationnelle.