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 !

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.

1. Rencontre RH – Valider l’alignement avec notre culture d’entreprise

Lors de cette première rencontre, vous échangerez avec notre équipe des Ressources Humaines. L’objectif est de mieux comprendre votre parcours, vos motivations et vos valeurs afin de voir si elles correspondent à notre environnement de travail et à notre culture d’entreprise. C’est aussi l’occasion pour vous de poser des questions sur l’organisation et de valider votre intérêt pour le poste et l’entreprise.

2. Entretien avec un membre de l’équipe – Découverte du rôle et collaboration

Ensuite, vous aurez un entretien avec un membre de l’équipe dans laquelle vous pourriez travailler. Cet échange permet d’approfondir la compréhension du rôle, de discuter des projets sur lesquels vous pourriez intervenir, et d’évaluer la synergie potentielle avec vos futurs collègues. C’est aussi un bon moment pour mieux cerner les attentes opérationnelles du poste.

3. Test technique – Mise à l’épreuve de vos compétences

À cette étape, nous vous proposons un test technique ou une étude de cas spécifique à votre domaine d’expertise. Il peut s’agir de la résolution d’un problème concret, d’un exercice de codage ou d’une analyse de données, selon le poste. Ce test nous aide à évaluer vos compétences techniques et votre capacité à appliquer vos connaissances dans un contexte réel.

4. Entretien final avec un Senior Manager – Valider la vision stratégique

Le dernier entretien se fait avec un Senior Manager ou un membre de la direction. Cette rencontre est l’occasion de discuter des enjeux stratégiques du poste, de vos aspirations à long terme et de votre capacité à contribuer à la croissance et au succès de l’entreprise. Il s’agit aussi de confirmer l’adéquation entre votre profil, nos besoins et notre vision.