Brésil
Bunge
Jobgether
Formateur technique senior — Machine Learning
Brésil
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AWS
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À propos du poste
Ce poste est publié pour le compte d'une entreprise partenaire, qui gère toutes les candidatures et les étapes suivantes. Notre partenaire recherche un Formateur technique senior — Machine Learning basé au Brésil.
Comment fonctionne Jobgether
Nous utilisons un processus de mise en relation basé sur l'IA pour garantir que votre candidature soit examinée rapidement, objectivement et équitablement par rapport aux exigences fondamentales du poste. Notre système identifie les candidats les mieux adaptés, et cette liste restreinte est ensuite partagée directement avec l'entreprise qui recrute. La décision finale et les étapes suivantes (entretiens, évaluations) sont gérées par leur équipe interne.
Nous vous remercions de votre intérêt et vous souhaitons bonne chance !
Pourquoi postuler via Jobgether ?
Avis sur la protection des données : en soumettant votre candidature, vous reconnaissez que Jobgether traitera vos données personnelles pour évaluer votre candidature et partager les informations pertinentes avec l'employeur qui recrute. Ce traitement est basé sur l'intérêt légitime et les mesures précontractuelles en vertu des lois applicables sur la protection des données (y compris le RGPD). Vous pouvez exercer vos droits (accès, rectification, effacement, opposition) à tout moment.
#LI-CL1
Nous recherchons un praticien opérationnel en machine learning passionné par l'enseignement pour concevoir et dispenser des cours techniques captivants destinés aux ingénieurs. Dans ce rôle de freelance à distance, vous aiderez les apprenants à progresser des concepts fondamentaux du machine learning jusqu'à l'entraînement et l'évaluation de leurs propres modèles grâce à un apprentissage pratique basé sur des laboratoires. Vous collaborerez avec des spécialistes du programme et des équipes de production pour développer des leçons claires, des exercices pratiques et des démonstrations concrètes. L'accent est mis sur le partage de votre expertise technique via des scripts convaincants, des présentations vidéo et des démonstrations de laboratoires, plutôt que sur la gestion des tâches de production. Le projet de cours initial rémunéré dure généralement environ trois mois et peut être réalisé en parallèle de vos engagements professionnels actuels. Avec des horaires flexibles et un plan de livraison convenu à l'avance, cette opportunité pourrait déboucher sur d'autres projets ou un poste à temps plein.
Responsabilités
- Concevoir et développer le contenu des cours : collaborer avec l'équipe pédagogique pour définir la structure du cours, les sections, les leçons, les laboratoires pratiques et les notebooks qui soutiennent un apprentissage progressif.
- Créer des expériences d'apprentissage pratiques : rédiger des spécifications détaillées de laboratoires pour l'équipe dédiée au développement des laboratoires, puis tester les environnements terminés pour s'assurer qu'ils fonctionnent comme prévu.
- Rédiger des scripts pédagogiques captivants : développer de courtes leçons vidéo basées sur une narration d'environ six minutes chacune, rendant les concepts de machine learning accessibles, intuitifs et pertinents pour les ingénieurs.
- Dispenser des présentations techniques : narrer les leçons scénarisées avec assurance en anglais et enregistrer des démonstrations ainsi que des solutions de laboratoires qui renforcent les concepts clés.
- Appliquer une expertise pratique en machine learning : élaborer le matériel de cours en s'appuyant sur une expérience réelle de l'entraînement, de l'évaluation et du déploiement de modèles de machine learning.
- Intégrer les retours éditoriaux : travailler à travers des revues structurées, particulièrement pendant la section initiale du cours, et affiner le contenu pour répondre aux normes de qualité et d'enseignement établies.
- Collaborer à distance : se coordonner avec les équipes pédagogiques et de production via des synchronisations hebdomadaires et Slack, en maintenant un chevauchement horaire suffisant avec les collègues basés en Europe et en Asie.
- Se concentrer sur l'enseignement et le contenu technique : collaborer avec l'équipe de production, qui gère le montage vidéo, l'animation, l'infrastructure des laboratoires et la publication.
Exigences
- Expérience pratique en machine learning : capacité démontrée à entraîner, évaluer et mettre en production des modèles en utilisant des frameworks tels que scikit-learn, PyTorch ou TensorFlow.
- Solides compétences en communication technique : capacité à expliquer clairement les concepts de machine learning, y compris le raisonnement derrière différentes approches, aux ingénieurs qui débutent dans le domaine.
- Excellente maîtrise de l'anglais : anglais écrit et parlé courant, avec la capacité de rédiger des scripts naturels, de fournir une narration claire et de communiquer avec assurance devant la caméra.
- Une véritable passion pour l'enseignement : preuve d'un intérêt pour le partage des connaissances via des cours en ligne, des tutoriels, des présentations techniques, des ateliers, du mentorat ou d'autres activités éducatives.
- Connaissances techniques actuelles : un intérêt actif pour les développements en machine learning et un engagement à apprendre et à s'améliorer continuellement.
- Aisance à la présentation : confort à présenter du matériel technique devant la caméra de manière claire, engageante et accessible.
- Ouverture aux retours : volonté de suivre une méthodologie d'enseignement établie, de collaborer avec des éditeurs et d'améliorer le contenu des cours grâce à des retours structurés.
Qualifications souhaitées
- Expérience dans la publication de cours sur des plateformes telles que Udemy, Pluralsight ou Coursera, ou création de contenu éducatif sur YouTube.
- Expérience dans la rédaction d'un livre technique ou l'enseignement dans une université, un bootcamp ou un cadre éducatif similaire.
- Connaissance pratique du fine-tuning, du MLOps ou du déploiement de modèles de machine learning en production.
- Certifications Cloud en machine learning liées à AWS, Microsoft Azure, la plateforme Google Cloud ou Databricks.
Avantages
- Rémunération compétitive basée sur le projet : un tarif fixe est convenu à l'avance pour chaque cours, en fonction de sa durée et de sa complexité technique, avec des tarifs compétitifs pour les sujets avancés et les instructeurs exceptionnels.
- Modalités de travail flexibles : travaillez à distance depuis n'importe où dans le monde, sans exigence d'heures hebdomadaires fixes et avec un calendrier de livraison convenu à l'avance.
- Compatible avec les engagements existants : réalisez le projet de cours freelance initial en parallèle de votre emploi actuel ou d'autres responsabilités professionnelles.
- Portée du projet définie : le projet de cours initial prend généralement environ trois mois, offrant un calendrier clair pour la planification et la livraison.
- Paiement à la livraison : recevez les honoraires convenus pour le cours une fois que le cours terminé est livré.
- Potentiel de carrière à long terme : une collaboration réussie peut mener à des projets de cours supplémentaires ou à une opportunité à temps plein au sein d'un réseau de formateurs en pleine croissance.
- Support de production dédié : concentrez-vous sur le contenu pédagogique et l'enseignement pendant que l'équipe de production gère le montage, l'animation, l'infrastructure des laboratoires et la publication.
- Environnement de travail à distance collaboratif : travaillez en étroite collaboration avec des spécialistes du programme et de la production via des synchronisations d'équipe régulières et la communication sur Slack.
- Visibilité professionnelle : mettez en valeur votre expertise technique et vos capacités d'enseignement en développant des expériences d'apprentissage pratiques pour un large public d'ingénieurs.
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