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
Le MLOps est aujourd'hui incontournable pour industrialiser les projets de Machine Learning. Il permet de :
* Automatiser le cycle de vie complet des modèles ML
* Garantir la reproductibilité et la qualité des modèles
* Faciliter la collaboration entre Data Scientists et équipes métier
* Accélérer le passage de l'expérimentation à la production
Au sein de l'équipe Machine Learning Engineering du pôle Data Science, vous serez amené(e) à intervenir sur les parcours Machine Learning Engineer (en priorité) et Data Scientist. Le rôle s'articule autour des axes suivants :
* Développement : mise à jour et création de notebooks Python sur des sujets avancés de Machine & Deep Learning, avec un focus particulier sur l'industrialisation du ML : conception et optimisation de pipelines d'entraînement, déploiement de modèles, versioning des données & modèles, automatisation des workflows & monitoring.
* Application : accompagnement d'apprenants sur des projets de Machine Learning Engineering.
* Pédagogie : participation à l'animation de Masterclasses et d'évènements techniques autour du ML Engineering.
* Autoformation : recherche sur des technologies complexes et récentes en Machine Learning et MLOps, pouvant mener à la rédaction d'articles techniques.
Profil recherché
* Issu(e) d’une formation orientée Data Science et/ou Intelligence Artificielle.
* Excellente maîtrise de Python et des frameworks de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
* Bonne connaissance des outils de MLOps et de déploiement de modèles (Docker, Kubernetes, CI/CD).
* Motivé(e) à monter rapidement en compétences en Machine Learning Engineering et MLOps.
* Les connaissances en Cloud Computing (AWS, GCP, Azure) et en Big Data sont un plus.
* Très bon niveau écrit et oral en français et anglais.
* Appétence pour la pédagogie et le monde de la formation.
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