JPO : Webinar d'information sur nos formations → RDV mardi à 17h30.

CURSUS MÉTIER

Formation Machine Learning Engineer

Bootcamp (7 mois)
ou
Temps partiel​ (13 mois)
Décrochez un diplôme reconnu par l’Etat, un accompagnement jusqu’à l’embauche et un métier des plus recherchés sur le marché du travail.
PROCHAINES RENTRÉES
03 octobre 2022
07 novembre 2022
Logo CPF
New logo mines psl
Certificat délivré par MINES Paris Executive Education.

Contenu de la formation

1. Programmation (50h)

Fondamentaux de Python, Numpy, Pandas

2. Dataviz (30h)

Matplotlib, Seaborn, Bokeh

3. Machine Learning (45h)

Classification, Regression, Clustering avec scikit-learn

4. Machine Learning Avancé (45h)

Séries temporelles, Text Mining, Réduction de dimension

5. Data Engineering (25h)

Base de données, SQL, PySpark

6. Deep Learning (60h)

Réseaux de neurones, CNN et RNN avec Keras, TensorFlow et PyTorch

7. Systèmes complexes et IA (25h)

Reinforcement Learning, Deep RL

8. Programmation avancée (21h)

Webscraping, Programmation Linus Bash, Git/Github et Tests Unitaires

9. DataOps - Isolation (29h)

FastAPI, Sécurisation des API, Docker, Flask et Bootstraps

10. DataOps - Orchestration (20h)

Kubernetes, Airflow

11. ModelOps (10h)

MLFlow et Acculturation Data

2. Dataviz (30h)

Matplotlib, Seaborn, Bokeh

4. Machine Learning Avancé (45h)

Séries temporelles, Text Mining, Réduction de dimension

6. Deep Learning (60h)

Réseaux de neurones, CNN et RNN avec Keras, TensorFlow et PyTorch

8. Programmation avancée (21h)

Webscraping, Programmation Linus Bash, Git/Github et Tests Unitaires

10. DataOps - Orchestration (20h)

Kubernetes, Airflow

icone site
Tout au long du cursus les projets vous permettent d’aborder toutes les étapes de conception, de développement et de déploiement de solutions d’intelligence artificielle.
Aws logo
Le cursus Machine Learning Engineer vous apportera les compétences nécessaires à la validation de la certification AWS Cloud Practitioner RS5611, le passage de l’examen vous est offert.

Un format d’apprentissage hybride

Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animées par un Data Scientist, c’est le mélange qui a séduit plus de 6000 alumni, et qui confère à nos formations un taux de complétion de +98% !
Notre méthode pédagogique est basée sur le learning by doing :
  • Application pratique : Tous nos modules de formation intègrent des exercices en ligne pour que vous puissiez mettre en œuvre les concepts développés dans le cours.
  • Masterclass : Pour chaque module, 1 à 2 Masterclass sont organisées  en direct avec un formateur permettant d’aborder les problématiques actuelles des technologies, méthodes et outils du domaine du machine learning et de la data science

Les objectifs du Machine Learning Engineer

Le Machine Learning Engineer développe des systèmes d’intelligence artificielle (IA) utilisant de grands ensembles de données pour rechercher, développer et générer des algorithmes capables d’apprendre et de prédire. Il maîtrise l’ensemble du process de Machine Learning, du design de l’algorithme jusqu’à son déploiement et sa mise en production.

icone site

Analyser

Étudier et analyser les données pertinentes liées au processus de production de l’entreprise, à la vente ou à un ensemble de données client.

icone site

Prédire

Élaborer des modèles prédictifs afin d’anticiper une évolution ou de déterminer une valeur cible intéressante pour l’entreprise.

icone site

Déployer

Mettre en production des algorithmes de Machine et Deep Learning et déployer des modèles sur les solutions Cloud.

icone site

Implémenter​

Exploiter les résultats d’analyse de données et de modélisation pour les rendre lisibles, utilisables et actionnables par les autres services de l’entreprise.

Vous avez des questions sur le métier de Machine Learning Engineer ?

Les métiers de la data ne cessent de se développer. Il est essentiel de bien définir chacun d’entre eux afin de mieux comprendre les attentes actuelles des entreprises et ainsi aligner formation et opportunités d’embauche. 

Parmi eux nous retrouvons le Machine Learning Engineer , un métier en pleine expansion. Retrouvez toutes les informations utiles en téléchargeant cette fiche : compétences attendues, technologies à utiliser, perspectives d’évolution et salaires.

New logo mines psl
logo france compétence
Logo aws partner network

Une triple reconnaissance

Lorsque vous finissez le cursus Machine Learning Engineer, un certificat vous sera délivré par MINES ParisTech | PSL Executive Education dans le cadre de notre partenariat (certificat Data Scientist).

Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’un acteur de référence dans les domaines de l’innovation, des mathématiques et de l’ingénierie numérique.

La validation des compétences développées au cours de notre formation Machine Learning Engineer vous permettra de valider l’intégralité de la certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” de niveau 7 (équivalent bac+5) constituant un signal fort sur le marché du travail.

Enfin, vous aurez l’opportunité de vous préparer au passage de la certification AWS Cloud Practitioner et devenir Amazon Certified Cloud Practitioner. Cette certification vous introduira à l’environnement Cloud AWS.

Comment financer la formation ?

Frais de formation : 7590€*
*Frais de certification RNCP de 1000€ en sus (modules et cours supplémentaires)

Reconnue par l’Etat, la formation Machine Learning Engineer peut être prise en charge grâce à vos droits CPF !

Si vous êtes en recherche d’emploi, la formation peut être prise en charge à 100% par Pôle Emploi.

Si vous êtes salarié, vous pouvez demander à votre entreprise de vous financer la formation. Le reste à charge peut être échelonné jusqu’à 12 fois. 

CPF Logo

Vous avez des questions ? Nous avons les réponses.

Contenu d’accordéon

Le Machine Learning Engineer est apparu avec l’évolution des besoins et des missions données aux équipes Data Science. Les experts professionnels du monde de la Data ont fait face à une demande de connaissances techniques liées à la collaboration sur l’entraînement de modèles. Les entreprises font ainsi face à des besoins croissants d’automatisation et de déploiement de modèles prédictifs sur le Cloud.

Les organisations, entreprises, secteurs publics et associations ont de plus en plus besoin de mettre à disposition de leurs clients, partenaires ou publics, des modèles prédictifs basés du Machine Learning.

L’objectif du Machine Learning Engineer est de prendre un modèle de prédiction basé sur du Machine Learning, de le conditionner (grâce à des APIs et containers), de le tester (avec des tests unitaires) et de mettre en place son déploiement sur un cluster Kubernetes.

Le Machine Learning Engineer est un expert polyvalent qui occupe une place majeure dans les équipes Data Science.

Alors n’hésitez plus et rejoignez notre cursus expert !

Le Machine Learning Engineer partage des missions communes avec le Data Scientist. Comme lui, il développe des algorithmes de Machine Learning afin de résoudre des problèmes de classification, de recommandation, mais le Machine Learning Engineer, lui, pourra déployer ces modèles, par exemple, sur le Cloud.

Un Machine Learning Engineer peut évoluer dans de nombreux secteurs. Il travaillera notamment sur la détection d’anomalies, la détection des fraudes, le classement des recherches, la classification des textes/sentiments, la détection des spams et bien d’autres volets du Machine Learning.

Un Machine Learning Engineer est aussi chargé d’orienter l’utilisation des technologies, des données, du Machine Learning.

Les missions sont ainsi diverses et variées. Il applique notamment les pratiques et les normes de développement de logiciels afin de mettre au point des solutions robustes et pérennes. Pour cela, il doit maintenir un rôle actif dans chaque partie du cycle de vie du développement des solutions à base de Machine Learning. Il lui est aussi nécessaire de guider les équipes non techniques dans la compréhension des bonnes pratiques pour orienter le développement de ces solutions.

Voici quelques missions du Machine Learning Engineer :

  • Mettre en production des algorithmes de Machine et Deep Learning ;
  • Maîtriser les techniques de manipulation et pré-traitement de données ;
  • Développer des APIs ;
  • Automatiser l’entraînement de modèles prédictifs et déploiement sur le Cloud (conteneurisation).
Contenu d’accordéon

Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès ce moment là vos attentes avec nos parcours de formations.

Vous pouvez bien évidemment aussi prendre directement rendez-vous en cliquant ici

Ensuite nous vous redirigeons vers un test technique de positionnement qui nous sert à savoir avec quelles bases vous démarrez. Il s’agit essentiellement de questions mathématiques abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en probabilités, statistiques, analyse et algèbre.

Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.

Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation Machine Learning Engineer et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

Délais d’accès :
  • Financement CPF : jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session
  • Autres financements : jusqu’à la veille de la date de démarrage dans la limite des places disponibles

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride.

Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance de masterclass en visioconférence afin d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre.

C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation. Nous avons d’ailleurs détaillé les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet. Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min découvrez cette vidéo.

Évidemment ! Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions pour proposer un accompagnement pédagogique personnalisé et peuvent également apporter une assistance technique aux apprenants.

Ils suivent régulièrement l’avancement des apprenants de près afin que chacun ne soit ni délaissé ni démotivé. Chaque déconnexion d’une certaine durée sera communiquée à votre responsable de cohorte qui prendra dès lors de vos nouvelles pour ne pas vous laisser en difficulté !

Afin d’intégrer la formation Machine Learning Engineer, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Un bon niveau en mathématiques est nécessaire.
Par ailleurs, la programmation est essentielle au développement et à la mise en production de tout projet de Machine Learning. Pour cela, une appétence pour la programmation est appréciée.
Afin de suivre la formation, un ordinateur avec webcam et une connexion internet sont également nécessaires.

Par ailleurs, la programmation est essentielle au développement et à la mise en production de tout projet de Machine Learning. Pour cela, une appétence pour la programmation est appréciée.
Afin de suivre la formation, un ordinateur avec webcam et une connexion internet sont également nécessaires.

Le cursus est fondé sur des séquences elles-mêmes divisées en modules qui vous permettent de maîtriser les compétences jugées nécessaires pour le métier de Machine Learning Engineer. 

Grâce à nos études auprès de nos communautés DataBoss, Alumni etc, nos experts en data science ont pu construire un cursus qui répond avec précision aux compétences recherchées par les recruteurs.

Ainsi, tout au long de la formation, vous maitriserez les outils suivants : Python, Git et Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow …

Pour un volume horaire total de 550 heures de formation, votre formation se déroule à 85% sur une plateforme de coaching personnalisé tandis que les 15% restants sont sous forme de masterclass où un professeur expérimenté anime un cours et répond à toutes vos questions.

Au-delà de la plateforme et des masterclass, vous travaillerez sur un projet fil rouge qui viendra confirmer les compétences acquises et ainsi vous permettre d’être directement opérationnel.

La formation Machine Learning Engineer est disponible sous le format “formation continue” qui demande une implication de 10 h par semaine pendant 13 mois. Prenez rendez-vous pour en savoir plus

L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences nécessaires au rôle de Chef de projet en intelligence artificielle
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :

  • Projets permettant de mettre l’apprenant en situation professionnelle
  • Cas pratiques en ligne pour appliquer progressivement votre apprentissage théorique

 

Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre panel de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité ! 

Le référentiel pédagogique du Machine Learning Engineer est découpé en 4 blocs de compétences :
  • Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle
Chaque bloc de compétences est validé de façon indépendante, un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite. La certification totale est délivrée au candidat ayant réussi les 4 blocs de compétences.
Ainsi vous serez notamment capable de :
  • Préparer des données, mettre en place d’une stratégie d’analyse de données et maîtriser de la programmation sur Python ;
  • Entrainer de modèles prédictifs de Machine Learning et automatiser la mise-à-jour de ces modèles ;
  • Manipuler des réseaux de neurones et mettre en place des algorithmes de Computer Vision ou de Natural Language Processing ;
  • Exploiter des modèles d’intelligence artificielle dans un contexte de production ;
  • Implémenter un algorithme de Machine Learning classique et l’utiliser sur des données textes
  • Déployer des modèles sur les solutions Cloud ;
  • Construire des Data Visualisations permettant la valorisation de résultats.

Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences sont développées, vous allez mener deux projets, le premier autour du développement d’une solution d’intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning), le second autour des problématiques de déploiement et de mise en production de ces solutions.

Ces projets pourront provenir de notre catalogue, composé de sujets variés, avec des problématiques techniques d’entreprise et utilisant des données riches et complexes. Vous pourrez aussi proposer des projets personnels, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique valide ceux-ci.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

Ce sont aussi des projets fortement appréciés des entreprises car ils assurent la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue de la formation Machine Learning Engineer puisque l’utilisation des soft-skills est également très présente. Ces projets vous apprendront aussi à :

  • transmettre des informations ;
  • présenter et vulgariser son travail ;
  • mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)

 

En somme ces projets vont nécessiter un véritable investissement : a minima le tiers de votre temps passé sur la formation le sera sur ces projets.

Les projets sont encadrés par des mentors DataScientest qui vont régulièrement échanger avec vous pour s’assurer de votre progression et pour vous guider.

Si vous souhaitez renforcer vos compétences, DataScientest a mis en place différents cursus experts ainsi que des certifications éditeurs (AWS ou Microsoft Azure) pour vous permettre d’approfondir vos connaissances et vous perfectionner dans la data.

Si le fonctionnement de Siri ou la création de voitures autonomes vous intéressent, le cursus Deep Learning est fait pour vous ! A travers deux parcours de spécialisation, vous connaîtrez tout sur le traitement du langage avec le Natural Language Processing (NLP), ou bien, sur le traitement de l’image grâce à la Computer Vision.

Vous pouvez aussi suite à la certification Cloud Practitioner vous spécialiser en vous préparant pour une certification plus technique d’AWS (AWS Solutions Architect) ou même de vous former sur Azure

La validation des compétences développées au cours de notre formation Machine Learning Engineer vous permettra d’obtenir un certificat de formation des Mines ParisTech PSL Executive Education et de valider l’intégralité de la certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” de niveau 7 (équivalent bac+5) constituant un signal fort sur le marché du travail.

Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’un acteur de référence dans les domaines de l’innovation, des mathématiques et de l’ingénierie numérique.

De plus, en tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes. 

Contenu d’accordéon

Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prétendre un Machine Learning Engineer varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle.

En moyenne, un Machine Learning Engineer junior peut gagner entre 35 000€ et 40 000€ / an. Le salaire d’un expert peut monter jusqu’à 60 000€ / an. Le salaire moyen en France est de 40 000€ par an tandis qu’il peut dépasser la centaine de milliers d’euros aux Etats-Unis !

La demande de travail et donc l’offre d’emploi en IA et notamment en Machine Learning Engineering est en pleine explosion. Le marché du travail en Machine Learning est même actuellement en pénurie. Les entreprises prennent de plus en plus conscience de la valeur ajoutée du Machine Learning pour tirer pleinement et plus efficacement parti de leurs données et peinent à trouver les bons profils. Ce qui ouvre d’autant plus les portes aux candidats et exerce une pression à la hausse sur les salaires !

Aujourd’hui il n’existe quasiment plus de secteurs qui ne se disputent pas les talents. Les applications du Machine Learning touchent tant les domaines de l’éducation que de la santé, de l’industrie, de l’informatique, etc. Par ailleurs, elles sont aussi variées que les données elles-mêmes : la reconnaissance d’images et de la parole, la connaissance du client, la gestion des risques et prévention de la fraude.

Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.

Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.

Mathilde et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiées tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :

  • Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.
  • Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte.
  • Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
  • Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

 

D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).

Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.

Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien.

Après la réussite de cette formation, vous pourrez décrocher un travail en tant que Chef de projet en intelligence artificielle, Ingénieur Intelligence Artificielle, Directeur de projet en Intelligence Artificielle, Manager d’équipe Intelligence Artificielle, Expert en Intelligence Artificielle, Consultant en Intelligence Artificielle ou encore Chef de projet Machine Learning.

Selon les responsables data des plus grands groupes du CAC 40, savoir communiquer à la fois à l’oral et à l’écrit est plus important que maîtriser le corps du métier de l’entreprise pour un Data Scientist et donc pour un Machine Learning Engineer.

Dès lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met également l’accent sur les soft-skills avec :

  • Les soutenances orales du projet ,qui permettent de développer ces compétences.
  • Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.
  • Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dédiés.

Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest.

Contenu d’accordéon

Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.

En parallèle, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni.

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumni sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science. 

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Egalement au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).

Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook où se mêlent convivialité et entraide.

En parallèle, chaque mois des activités sont organisées par notre pôle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork… ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni. 

Initialement, DataScientest a accompagné la transition Data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts avec les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.

Fort de notre expérience et de ces relations privilégiées, nous organisons de manière régulière avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressés à tous nos élèves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, Crédit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..

Notre service carrière vous relaye aussi tout au long de l’année les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, où vous pouvez postuler en direct. 

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com.



Contenu d’accordéon

Le Machine Learning Engineer est apparu avec l’évolution des besoins et des missions données aux équipes Data Science. Les experts professionnels du monde de la Data ont fait face à une demande de connaissances techniques liées à la collaboration sur l’entraînement de modèles. Les entreprises font ainsi face à des besoins croissants d’automatisation et de déploiement de modèles prédictifs sur le Cloud.

Les organisations, entreprises, secteurs publics et associations ont de plus en plus besoin de mettre à disposition de leurs clients, partenaires ou publics, des modèles prédictifs basés du Machine Learning.

L’objectif du Machine Learning Engineer est de prendre un modèle de prédiction basé sur du Machine Learning, de le conditionner (grâce à des APIs et containers), de le tester (avec des tests unitaires) et de mettre en place son déploiement sur un cluster Kubernetes.

Le Machine Learning Engineer est un expert polyvalent qui occupe une place majeure dans les équipes Data Science.

Alors n’hésitez plus et rejoignez notre cursus expert !

Le Machine Learning Engineer partage des missions communes avec le Data Scientist. Comme lui, il développe des algorithmes de Machine Learning afin de résoudre des problèmes de classification, de recommandation, mais le Machine Learning Engineer, lui, pourra déployer ces modèles, par exemple, sur le Cloud.

Un Machine Learning Engineer peut évoluer dans de nombreux secteurs. Il travaillera notamment sur la détection d’anomalies, la détection des fraudes, le classement des recherches, la classification des textes/sentiments, la détection des spams et bien d’autres volets du Machine Learning.

Un Machine Learning Engineer est aussi chargé d’orienter l’utilisation des technologies, des données, du Machine Learning.

Les missions sont ainsi diverses et variées. Il applique notamment les pratiques et les normes de développement de logiciels afin de mettre au point des solutions robustes et pérennes. Pour cela, il doit maintenir un rôle actif dans chaque partie du cycle de vie du développement des solutions à base de Machine Learning. Il lui est aussi nécessaire de guider les équipes non techniques dans la compréhension des bonnes pratiques pour orienter le développement de ces solutions.

Voici quelques missions du Machine Learning Engineer :

  • Mettre en production des algorithmes de Machine et Deep Learning ;
  • Maîtriser les techniques de manipulation et pré-traitement de données ;
  • Développer des APIs ;
  • Automatiser l’entraînement de modèles prédictifs et déploiement sur le Cloud (conteneurisation).
Contenu d’accordéon

Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès ce moment là vos attentes avec nos parcours de formations.

Vous pouvez bien évidemment aussi prendre directement rendez-vous en cliquant ici

Ensuite nous vous redirigeons vers un test technique de positionnement qui nous sert à savoir avec quelles bases vous démarrez. Il s’agit essentiellement de questions mathématiques abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en probabilités, statistiques, analyse et algèbre.

Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.

Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation Machine Learning Engineer et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

Délais d’accès :
  • Financement CPF : jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session
  • Autres financements : jusqu’à la veille de la date de démarrage dans la limite des places disponibles

DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride.

Cela se traduit par 85% d’apprentissage sur la plateforme coachée et 15% de séance de masterclass en visioconférence afin d’allier flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre.

C’est un choix mûrement réfléchi qui motive notre pédagogie pour permettre de mener l’apprentissage à son aboutissement avec motivation. Nous avons d’ailleurs détaillé les avantages de cette combinaison unique dans un article sur le sujet. Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min découvrez cette vidéo.

Évidemment ! Et qui de mieux pour assurer le support que nos professeurs, également concepteurs du programme. Ils sont disponibles et à l’écoute pour toutes questions pour proposer un accompagnement pédagogique personnalisé et peuvent également apporter une assistance technique aux apprenants.

Ils suivent régulièrement l’avancement des apprenants de près afin que chacun ne soit ni délaissé ni démotivé. Chaque déconnexion d’une certaine durée sera communiquée à votre responsable de cohorte qui prendra dès lors de vos nouvelles pour ne pas vous laisser en difficulté !

Afin d’intégrer la formation Machine Learning Engineer, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Un bon niveau en mathématiques est nécessaire.
Par ailleurs, la programmation est essentielle au développement et à la mise en production de tout projet de Machine Learning. Pour cela, une appétence pour la programmation est appréciée.
Afin de suivre la formation, un ordinateur avec webcam et une connexion internet sont également nécessaires.

Par ailleurs, la programmation est essentielle au développement et à la mise en production de tout projet de Machine Learning. Pour cela, une appétence pour la programmation est appréciée.
Afin de suivre la formation, un ordinateur avec webcam et une connexion internet sont également nécessaires.

Le cursus est fondé sur des séquences elles-mêmes divisées en modules qui vous permettent de maîtriser les compétences jugées nécessaires pour le métier de Machine Learning Engineer. 

Grâce à nos études auprès de nos communautés DataBoss, Alumni etc, nos experts en data science ont pu construire un cursus qui répond avec précision aux compétences recherchées par les recruteurs.

Ainsi, tout au long de la formation, vous maitriserez les outils suivants : Python, Git et Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow …

Pour un volume horaire total de 550 heures de formation, votre formation se déroule à 85% sur une plateforme de coaching personnalisé tandis que les 15% restants sont sous forme de masterclass où un professeur expérimenté anime un cours et répond à toutes vos questions.

Au-delà de la plateforme et des masterclass, vous travaillerez sur un projet fil rouge qui viendra confirmer les compétences acquises et ainsi vous permettre d’être directement opérationnel.

La formation Machine Learning Engineer est disponible sous le format “formation continue” qui demande une implication de 10 h par semaine pendant 13 mois. Prenez rendez-vous pour en savoir plus

L’appréciation des résultats se fait à travers la mise en œuvre d’une procédure d’évaluation permettant de déterminer si l’apprenant a acquis les compétences nécessaires au rôle de Chef de projet en intelligence artificielle
Il y a deux aspects évalués par l’équipe pédagogique :

  • Projets permettant de mettre l’apprenant en situation professionnelle
  • Cas pratiques en ligne pour appliquer progressivement votre apprentissage théorique

 

Enfin, les évaluations en ligne sont corrigées à la main par notre panel de professeurs qualifiés : tout est fait en sorte que chacun puisse progresser à son rythme de manière efficace. Chez DataScientest nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité ! 

Le référentiel pédagogique du Machine Learning Engineer est découpé en 4 blocs de compétences :
  • Bloc 1 : Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking
  • Bloc 2 : Piloter un projet d’intelligence artificielle
  • Bloc 3 : Développer une solution d’intelligence artificielle (Machine et Deep Learning)
  • Bloc 4 : Déployer une solution d’intelligence artificielle
Chaque bloc de compétences est validé de façon indépendante, un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite. La certification totale est délivrée au candidat ayant réussi les 4 blocs de compétences.
Ainsi vous serez notamment capable de :
  • Préparer des données, mettre en place d’une stratégie d’analyse de données et maîtriser de la programmation sur Python ;
  • Entrainer de modèles prédictifs de Machine Learning et automatiser la mise-à-jour de ces modèles ;
  • Manipuler des réseaux de neurones et mettre en place des algorithmes de Computer Vision ou de Natural Language Processing ;
  • Exploiter des modèles d’intelligence artificielle dans un contexte de production ;
  • Implémenter un algorithme de Machine Learning classique et l’utiliser sur des données textes
  • Déployer des modèles sur les solutions Cloud ;
  • Construire des Data Visualisations permettant la valorisation de résultats.

Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences sont développées, vous allez mener deux projets, le premier autour du développement d’une solution d’intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning), le second autour des problématiques de déploiement et de mise en production de ces solutions.

Ces projets pourront provenir de notre catalogue, composé de sujets variés, avec des problématiques techniques d’entreprise et utilisant des données riches et complexes. Vous pourrez aussi proposer des projets personnels, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique valide ceux-ci.

C’est une façon extrêmement efficace de passer de la théorie à la pratique et de s’assurer que vous appliquez les thèmes abordés en cours.

Ce sont aussi des projets fortement appréciés des entreprises car ils assurent la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue de la formation Machine Learning Engineer puisque l’utilisation des soft-skills est également très présente. Ces projets vous apprendront aussi à :

  • transmettre des informations ;
  • présenter et vulgariser son travail ;
  • mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)

 

En somme ces projets vont nécessiter un véritable investissement : a minima le tiers de votre temps passé sur la formation le sera sur ces projets.

Les projets sont encadrés par des mentors DataScientest qui vont régulièrement échanger avec vous pour s’assurer de votre progression et pour vous guider.

Si vous souhaitez renforcer vos compétences, DataScientest a mis en place différents cursus experts ainsi que des certifications éditeurs (AWS ou Microsoft Azure) pour vous permettre d’approfondir vos connaissances et vous perfectionner dans la data.

Si le fonctionnement de Siri ou la création de voitures autonomes vous intéressent, le cursus Deep Learning est fait pour vous ! A travers deux parcours de spécialisation, vous connaîtrez tout sur le traitement du langage avec le Natural Language Processing (NLP), ou bien, sur le traitement de l’image grâce à la Computer Vision.

Vous pouvez aussi suite à la certification Cloud Practitioner vous spécialiser en vous préparant pour une certification plus technique d’AWS (AWS Solutions Architect) ou même de vous former sur Azure

La validation des compétences développées au cours de notre formation Machine Learning Engineer vous permettra d’obtenir un certificat de formation des Mines ParisTech PSL Executive Education et de valider l’intégralité de la certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” de niveau 7 (équivalent bac+5) constituant un signal fort sur le marché du travail.

Vous pouvez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’un acteur de référence dans les domaines de l’innovation, des mathématiques et de l’ingénierie numérique.

De plus, en tant que leader B2B de la formation en Data Science, DataScientest jouit d’une grande notoriété auprès des entreprises qui lui confient la formation à la data science de leurs équipes. Cette confiance forge a fortiori la reconnaissance de ses diplômes. 

Contenu d’accordéon

Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prétendre un Machine Learning Engineer varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle.

En moyenne, un Machine Learning Engineer junior peut gagner entre 35 000€ et 40 000€ / an. Le salaire d’un expert peut monter jusqu’à 60 000€ / an. Le salaire moyen en France est de 40 000€ par an tandis qu’il peut dépasser la centaine de milliers d’euros aux Etats-Unis !

La demande de travail et donc l’offre d’emploi en IA et notamment en Machine Learning Engineering est en pleine explosion. Le marché du travail en Machine Learning est même actuellement en pénurie. Les entreprises prennent de plus en plus conscience de la valeur ajoutée du Machine Learning pour tirer pleinement et plus efficacement parti de leurs données et peinent à trouver les bons profils. Ce qui ouvre d’autant plus les portes aux candidats et exerce une pression à la hausse sur les salaires !

Aujourd’hui il n’existe quasiment plus de secteurs qui ne se disputent pas les talents. Les applications du Machine Learning touchent tant les domaines de l’éducation que de la santé, de l’industrie, de l’informatique, etc. Par ailleurs, elles sont aussi variées que les données elles-mêmes : la reconnaissance d’images et de la parole, la connaissance du client, la gestion des risques et prévention de la fraude.

Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi vous sera présentée.

Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.

Mathilde et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiées tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elles afin de vous accompagner et répondre à vos questions sur votre projet de carrière.

Chaque mois :

  • Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.
  • Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte.
  • Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
  • Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

 

D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi : le salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).

Enfin, sachez qu’un canal slack spécifique est mis en place, pour les personnes recherchant un travail, sur lequel transitent toutes les informations des ateliers et des offres d’emplois.

Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien.

Après la réussite de cette formation, vous pourrez décrocher un travail en tant que Chef de projet en intelligence artificielle, Ingénieur Intelligence Artificielle, Directeur de projet en Intelligence Artificielle, Manager d’équipe Intelligence Artificielle, Expert en Intelligence Artificielle, Consultant en Intelligence Artificielle ou encore Chef de projet Machine Learning.

Selon les responsables data des plus grands groupes du CAC 40, savoir communiquer à la fois à l’oral et à l’écrit est plus important que maîtriser le corps du métier de l’entreprise pour un Data Scientist et donc pour un Machine Learning Engineer.

Dès lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met également l’accent sur les soft-skills avec :

  • Les soutenances orales du projet ,qui permettent de développer ces compétences.
  • Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.
  • Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dédiés.

Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest.

Contenu d’accordéon

Des newsletters élaborées par nos Data Scientists sont régulièrement envoyées et sont une source fiable d’informations spécialisées en Data Science.
Des webinars sont organisés chaque mois par DataScientest et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.

En parallèle, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumni.

Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumni sur LinkedIn qui partagent et échangent sur divers thèmes autour de la Data Science. 

La communauté DatAlumni est une communauté LinkedIn qui regroupe les anciens élèves DataScientest. Sur cette page, des questions, des conseils et des nouvelles technologiques sont partagés dans l’intérêt de tous. Vous serez invités à la rejoindre au début de votre formation. Egalement au programme : opportunités business, networking et évènements (afterworks, salons, Data Challenges…).

Les Alumni DataScientest se retrouvent aussi sur le groupe Facebook où se mêlent convivialité et entraide.

En parallèle, chaque mois des activités sont organisées par notre pôle vie du programme : ice breakers, « qui veut gagner des millions de data », afterwork… ce qui permet d’augmenter un peu plus la cohésion entre apprenants et alumni. 

Initialement, DataScientest a accompagné la transition Data des entreprises. Ceci a permis de créer des liens forts avec les grands groupes qui ont assuré la croissance de notre structure.

Fort de notre expérience et de ces relations privilégiées, nous organisons de manière régulière avec nos entreprises partenaires des salons de recrutement adressés à tous nos élèves et alumni. Parmi les derniers participants : Mano Mano, OnePoint, JellySmack, Crédit Agricole, Little Big Code, Job Teaser, parmi tant d’autres..

Notre service carrière vous relaye aussi tout au long de l’année les offres de nos partenaires via nos canaux de promotion, où vous pouvez postuler en direct. 

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com.



Vous êtes intéressé(e) ?

S'inscrire à la JPO :