Formation à ChatGPT - OFFERTE 
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L’ingénieur en Machine Learning est un expert en intelligence artificielle spécialisé dans la conception, l’implémentation et l’optimisation de modèles d’apprentissage automatique. Son objectif est de développer des solutions capables d’analyser de grandes quantités de données et de prendre des décisions automatisées pour résoudre des problèmes complexes.
Ce professionnel possède une expertise avancée en mathématiques, statistiques et programmation, ainsi qu’une maîtrise approfondie des algorithmes de Machine Learning, des techniques d’optimisation et des frameworks spécialisés. Il est également compétent dans des domaines connexes tels que le traitement et la visualisation des données, ainsi que la gestion des bases de données.
Parmi ses principales missions, l’ingénieur en Machine Learning est chargé de collecter et préparer les données, concevoir et entraîner des modèles, ajuster leurs paramètres, valider et évaluer leur performance. Il veille également à leur intégration dans des applications, tout en assurant une surveillance continue et une maintenance pour garantir leur précision et leur fiabilité en production.
Nos formations aux métiers du digital sont flexibles et interactives pour tous les niveaux. Apprenez à votre rythme et mettez vos compétences en pratique. Rejoignez-nous pour réussir dans le monde numérique.
Analyser les données pour identifier les tendances et les modèles.
Concevoir des modèles de machine learning pour résoudre des problèmes complexes.
Entraîner et évaluer les modèles de machine learning en utilisant des données d’entraînement et de validation.
Intégrer les modèles de machine learning dans des applications pour automatiser les tâches.
Optimiser les modèles de machine learning pour améliorer leur précision et leur performance.
Formation en ingénierie informatique, mathématiques, statistiques ou un domaine connexe.
Connaissance avancée des algorithmes de machine learning, des techniques de traitement de données et des langages de programmation (Python, R, etc.).
Expérience en apprentissage automatique, analyse de données et exploration de données.
Compétences techniques avancées en apprentissage automatique, y compris la conception de modèles et l’entraînement de modèles.
Solides compétences en programmation, notamment en Python, R et en langages de modélisation.
Capacité à analyser et à interpréter les données, ainsi qu’à résoudre des problèmes complexes.
Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec différents profils.
Excellentes aptitudes à la communication pour présenter les résultats aux parties prenantes.
Pour découvrir les métiers qui vous correspondent, consultez un conseiller en orientation professionnelle.
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