Présentation de l'ISEN Méditerranée
L’ISEN Méditerranée est un Établissement d’Enseignement Supérieur Privé d’Intérêt Général (EESPIG) sous contrat avec le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche.
L’ISEN Méditerranée est une école d’ingénieurs implantée sur les villes de Toulon et Marseille. L’école forme chaque année 850 élèves dans les technologies du numérique et notamment les systèmes embarqués, la robotique mobile, les smart energy, les objets connectés (IoT), l’e-santé, le développement logiciel, l’ingénierie d’affaires et la cybersécurité.
Localisation : Toulon / Marseille
Type de poste : CDDU / Prestataire
Date de démarrage : Septembre 2026
Volume horaire : 32 h (Toulon) / 62 h (Marseille)
Mission principale
L’intervenant assure la conception, l’animation et le suivi de modules de formation en intelligence artificielle, auprès d’un public étudiant de niveau Bac+3 à Bac+5. Il contribue à l’acquisition des fondamentaux et des applications de l’IA, notamment en machine learning et data science.
Activités principales :
- Concevoir et animer des cours en :
- Fondamentaux de l’intelligence artificielle
- Machine Learning (supervisé, non supervisé)
- Deep Learning (réseaux de neurones)
- Traitement de données et feature engineering
- Introduction au déploiement de modèles IA
- Élaborer les supports pédagogiques (cours, TD, TP)
- Encadrer des projets IA (classification, prédiction, NLP ou vision selon niveau)
- Évaluer les apprenants (contrôles, examens, projets)
- Accompagner les étudiants dans la mise en œuvre de solutions IA
- Participer à l’amélioration des contenus pédagogiques
Profil recherché
- Diplôme Bac+5 minimum (école d’ingénieur ou master) en :
- Intelligence artificielle
- Data science
- Informatique / mathématiques appliquées
- Expérience professionnelle souhaitée en :
- Développement de solutions IA / data science
- ou enseignement / formation en IA
Compétences techniques :
- Maîtrise du machine learning (régression, classification, clustering)
- Connaissance des frameworks IA (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch…)
- Bonne maîtrise de Python pour la data science
- Notions en statistiques et probabilités appliquées
- Connaissances en deep learning (CNN, RNN, Transformers appréciés)
- Notions en déploiement de modèles (API, MLOps appréciées)
- Pédagogie et capacité de vulgarisation
- Aisance à l’oral
- Autonomie et organisation
- Esprit analytique et rigueur scientifique
- Capacité à rendre accessibles des concepts complexes
- Expérience en école d’ingénieur ou organisme de formation
- Participation à des projets IA en production
- Connaissance des enjeux éthiques de l’IA
- Expérience en data engineering ou cloud (appréciée)
- Contribution à des projets open source ou recherche appliquée
