Chez DataScientest, ils sont convaincus que la transition des entreprises vers les Data Sciences, l’Intelligence Artificielle et le Cloud, doit passer par la formation et l’accompagnement des professionnels et des particuliers aux outils de demain !
En 7 ans, Datascientest est devenu le leader des formations en Data Science, en France.
* Ils ont créé 5 cursus de formation aux métiers de Data Manager, Data Analyst, Data Scientist, ML Engineer et Data Engineer.
* Aujourd’hui plus de 30 groupes du CAC40 leur font confiance (TotalEnergies, Axa, Crédit Agricole, Michelin, Allianz…), et ils ont formé plus de 7 000 apprenants !
* DataScientest se positionne également sur les marchés Allemands et Espagnols avec l'ambition de devenir le leader européen du secteur.
* Un format pédagogique hybride unique: l’alliance d’une plateforme d’apprentissage conçue par leurs data scientists et un suivi personnalisé.
* Des séances de coaching animées par des professeurs internalisés de qualité.
* Des partenariats stratégiques (Microsoft, Amazon Web Services, MicroStrategy, OVHCloud…),
* Et surtout LA MEILLEURE ÉQUIPE !
Descriptif du poste
Rejoignez l’équipe Machine Learning Engineering au sein du pôle Data Science et jouez un rôle central dans la transformation digitale des entreprises et la formation des experts de demain.
Vous interviendrez principalement sur le parcours Machine Learning Engineer, tout en apportant votre expertise dans les autres thématiques Data. Ce rôle stratégique s’articule autour de trois axes :
1. Développement et Innovation :
• Concevoir, mettre à jour et enrichir nos offres de formation couvrant des sujets avancés en Machine Learning et MLOps. Vous travaillerez notamment sur le déploiement de modèles, l’optimisation des performances et l’automatisation des pipelines ML.
• Contribuer à positionner DataScientest comme un acteur à la pointe de l’innovation en suivant de près les évolutions du secteur et en intégrant les dernières tendances et outils dans les parcours d’apprentissage.
2. Application et Coaching :
• Encadrer et coacher les apprenants sur des projets pratiques de Machine Learning Engineering, en leur offrant des retours d’expérience concrets et des conseils techniques personnalisés.
• Garantir que chaque projet d'entreprise est aligné avec les meilleures pratiques de l’industrie et répond aux besoins réels du marché, tout en aidant les clients à développer des compétences opérationnelles.
3. Pédagogie et Leadership Technique :
• Participer à l’animation des sessions de formation techniques autour du Machine Learning Engineering, où vous aurez l’occasion de partager votre expertise et d’échanger avec des professionnels et des passionnés du domaine.
• Contribuer à créer un environnement d’apprentissage stimulant, favorisant la curiosité, la collaboration et l’innovation, tout en rendant accessibles des concepts complexes.
Ce rôle vous place au cœur de l’innovation en Data Science, avec l’opportunité d’influencer directement l’évolution des compétences dans ce secteur. Si vous êtes passionné(e) par le Machine Learning Engineering, la pédagogie, et que vous avez envie de transmettre votre savoir tout en explorant des technologies de pointe, ce poste est fait pour vous !
Profil recherché
Vous êtes diplômé(e) d’une formation en Data Science ou Intelligence Artificielle et possédez une solide expertise dans les domaines suivants :
• Excellente maîtrise technique : Vous avez une maîtrise approfondie de Python et des principaux frameworks de Machine Learning, tels que TensorFlow, PyTorch, et scikit-learn. Vous savez implémenter, entraîner et optimiser des modèles complexes.
• MLOps et Déploiement : Vous possédez une bonne connaissance des outils de MLOps et de déploiement de modèles comme MLflow, Docker, et des pipelines CI/CD. Vous êtes capable de gérer le cycle de vie des modèles de bout en bout, depuis le développement jusqu’à leur mise en production.
• Capacité d’évolution : Vous êtes motivé(e) pour continuer à développer vos compétences en Machine Learning Engineering. Vous êtes curieux(se) des nouvelles tendances technologiques et êtes proactif(ve) dans leur adoption.
• Atouts supplémentaires : Une expérience en Cloud Computing (AWS, Azure, GCP) et en Big Data est un plus, vous permettant de travailler sur des infrastructures à grande échelle et de manipuler de vastes ensembles de données.
• Excellentes compétences en communication : Vous disposez d’un très bon niveau à l’écrit et à l’oral en français et en anglais, vous permettant de partager efficacement vos idées au sein d’une équipe internationale.
• Appétence pour la pédagogie : Vous avez un réel intérêt pour le monde de la formation et êtes à l’aise pour transmettre vos connaissances techniques, que ce soit à des collègues ou des apprenants.
Processus de recrutement
1. Rencontre RH – Valider l’alignement avec notre culture d’entreprise
2. Entretien avec un membre de l’équipe – Découverte du rôle et collaboration
3. Test technique – Mise à l’épreuve de vos compétences
4. Entretien final avec un Senior Manager – Valider la vision stratégique
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