Intervenant Spécialisé en Datamining IA et Big Data- Metz Presentiel H/F - 57

Acteur incontournable de la formation à Metz depuis plus de 10 ans, le campus Mewo propose des formations professionnalisantes en alternance ou en initiale, du CAP à Bac +5, dans différents domaines - Santé, Animaux, Petite Enfance, Informatique et Droit - débouchant sur des diplômes d'État ou sur des titres certifiés RNCP reconnus par l'État.

Bienvenue au campus Mewo, là où "Me Work" prend tout son sens car notre mission est de vous former à votre métier ! Secrétaire médical, assistant juridique, ¬développeur, technicien informatique, expert en cybersécurité, auxiliaire de crèche, diététicien, opticien... Nos 18 formations professionnalisantes s'adressent aux jeunes talents, aux demandeurs d'emploi désireux de se réinventer et aux actifs prêts à se lancer dans une nouvelle aventure professionnelle.

Un campus à taille humaine entièrement rénové à l'été 2021 et situé au coeur du Technopôle de Metz depuis son lancement. En 2022, nous avons élargi notre présence en ouvrant un nouveau campus à Mulhouse, puis à Nancy en mai 2024, poursuivant ainsi notre engagement à offrir une formation professionnelle de qualité.Détail du poste

Le Campus Mewo recherche des intervenants spécialisés en Data Mining, Intelligence Artificielle et Big Data pour former la prochaine génération de professionnels de la donnée.

Vos missions :

Dispenser des cours théoriques et pratiques dans le domaine de la science des données, de l'intelligence artificielle et des technologies Big Data, en lien avec les référentiels des formations en informatique et data.

Transmettre vos compétences métier et votre expérience terrain à des apprenants en formation initiale ou continue.

Accompagner les étudiants dans leurs projets data, leur progression technique, et leur préparation aux certifications ou à l'emploi.

Objectifs pédagogiques du cours :

Comprendre les fondamentaux du Data Mining : collecte, nettoyage, exploration et visualisation de données.

Maîtriser les algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé : régression, classification, clustering (K-means, arbre de décision, SVM, etc.).

Développer des modèles d'intelligence artificielle et de machine learning avec Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch...).

Manipuler des bases de données massives et non relationnelles (MongoDB, Cassandra, Hadoop, Spark...).

Déployer des pipelines de traitement Big Data (ETL, Apache Kafka, Spark Streaming).

Travailler sur des cas concrets en data science, analyse prédictive, ou traitement du langage naturel (NLP).

Initier à l'éthique de l'IA, à la gestion de la donnée (RGPD), et à l'optimisation des performances modèles.