Formateur Data Science & ML — Présentiel à Lyon

Talents Paie; Lyon; Sur place; EUR 65 000 - 129 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Présentiel à Lyon intra-muros

Formations courtes 2, 3 ou 4 jours

Groupes restreints de 5 à 10 particip

Plusieurs sessions

Résumé du poste

Talents Paie, basé à Lyon, recherche un formateur expérimenté en Data Science et Machine Learning pour animer des sessions en présentiel et vulgariser les concepts clés.

Vous accompagnerez les participants sur des exercices concrets couvrant la préparation des données, la modélisation, l’entraînement et l’évaluation des modèles, avec une ouverture possible sur le Deep Learning et GenAI selon votre expertise.

Qualifications

• Expérience professionnelle concrète en Data Science et ML.
• Maîtrise de Python et de l’écosystème Data Science.
• Connaissance des algorithmes ML supervisés et non supervisés.
• Expérience en préparation et analyse de données.
• Connaissance des principales librairies ML (scikit-learn).
• Connaissances en Deep Learning appréciées, GenAI un plus.
• Pédagogue, à l’aise à l’oral et capable de vulgariser des concepts techniques.

Responsabilités

• Animer des formations autour de la Data Science et du Machine Learning.
• Présenter et vulgariser les concepts et algorithmes de ML.
• Accompagner les participants dans la mise en pratique à travers des exercices et cas concrets.
• Aborder les étapes d’un projet Data Science : préparation des données, modélisation, entraînement et évaluation des modèles.
• Adapter le niveau d'explication aux profils présents.
• Selon l’expertise, ouverture sur le Deep Learning et GenAI.

Connaissances

Python

Data Science

Machine Learning

scikit-learn

Deep Learning

GenAI

Pédagogie

Oral communication

Description du poste

Talents Paie, basé à Lyon, recherche un formateur expérimenté en Data Science et Machine Learning pour animer des sessions en présentiel et vulgariser les concepts clés.

Vous accompagnerez les participants sur des exercices concrets couvrant la préparation des données, la modélisation, l’entraînement et l’évaluation des modèles, avec une ouverture possible sur le Deep Learning et GenAI selon votre expertise.