JPO : Webinar d'information sur nos formations → RDV mardi à 17h30.
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1. Programmer
Python avancé, Environnements virtuels, Bash & Linux.
2. Collaborer
Flask Docker, Kubernetes
3. Isoler
Git, Github
4. Tester et Déployer
Unit testing, Gitlab
5. Automatiser
Airflow
2. Collaborer
Flask, Docker, Kubernetes
4. Tester et Déployer
Unit Testing, Gitlab
Développer des APIs pour isoler des processus de Machine Learning.
Suivre le développement et les tests mis en place pour suivre l’évolution d’un projet de Machine Learning.
Reconnue par l’Etat, l’approfondissement engineering peut être en partie 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 ou bénéficier d’un abondement à hauteur de 2500€ sur votre CPF.
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.
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 :
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.
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 !
Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !
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.
Grâce à un lien étroit avec nos entreprises partenaires et nos Alumni, nos experts en data science ont pu construire un cursus qui répond avec précision aux compétences recherchées par le marché de l’emploi.
Ainsi, le cursus est constitué de 3 modules :
Module | Bloc de compétences visé |
Data Product Manager | Bloc 1 – Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking |
Bloc 2 – Piloter un projet d’intelligence artificielle | |
Data Scientist | Bloc 3 – Développer une solution d’intelligence artificielle |
MLOPS | Bloc 4 – Déployer une solution d’intelligence artificielle |
Pour un volume horaire total de 665 heures de formation; dont 200 heures allouées aux projets qui jalonnent le cursus, 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 ainsi sur des projets professionnalisants qui vous permettront d’être pleinement opérationnel au sortir de votre formation.
Les 200 heures à allouer aux projets se répartissent comme suit :
La formation Machine Learning Engineer vous permet de choisir un rythme de formation en fonction de vos besoins :
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 :
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 !
Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences sont développées, vous allez mener plusieurs projets en groupe en fonction du découpage du cursus :
Module | Projet |
Data Scientist | Développement d’une solution d’intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning) |
MLOPS | Problématique de déploiement et de mise en production |
Data Product Manager | 3 étapes liées aux étape de développement d’un projet IA :
|
Ces projets pourront provenir de notre catalogue, composé de sujets variés et reposant sur des problématiques techniques d’entreprise. 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 des projets fortement appréciés des entreprises car ils assurent la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue du parcours Machine Learning Engineer puisque l’utilisation des soft-skills est également très présente. Ces projets vous apprendront ainsi à :
En somme, ces projets vont nécessiter un véritable investissement qui représente a minima le tiers de votre temps de formation.
Les 200 heures à allouer aux projets qui jalonnent le cursus se répartissent comme suit :
Les projets sont encadrés par des mentors DataScientest qui échangeront régulièrement 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.
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 :
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 :
Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest.
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.
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 :
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.
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 !
Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !
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.
Grâce à un lien étroit avec nos entreprises partenaires et nos Alumni, nos experts en data science ont pu construire un cursus qui répond avec précision aux compétences recherchées par le marché de l’emploi.
Ainsi, le cursus est constitué de 3 modules :
Module | Bloc de compétences visé |
Data Product Manager | Bloc 1 – Elaborer une solution d’intelligence artificielle grâce au Design Thinking |
Bloc 2 – Piloter un projet d’intelligence artificielle | |
Data Scientist | Bloc 3 – Développer une solution d’intelligence artificielle |
MLOPS | Bloc 4 – Déployer une solution d’intelligence artificielle |
Pour un volume horaire total de 665 heures de formation; dont 200 heures allouées aux projets qui jalonnent le cursus, 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 ainsi sur des projets professionnalisants qui vous permettront d’être pleinement opérationnel au sortir de votre formation.
Les 200 heures à allouer aux projets se répartissent comme suit :
La formation Machine Learning Engineer vous permet de choisir un rythme de formation en fonction de vos besoins :
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 :
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 !
Tout au long de votre formation, et au fur et à mesure que vos compétences sont développées, vous allez mener plusieurs projets en groupe en fonction du découpage du cursus :
Module | Projet |
Data Scientist | Développement d’une solution d’intelligence artificielle (Machine Learning et Deep Learning) |
MLOPS | Problématique de déploiement et de mise en production |
Data Product Manager | 3 étapes liées aux étape de développement d’un projet IA :
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Ces projets pourront provenir de notre catalogue, composé de sujets variés et reposant sur des problématiques techniques d’entreprise. 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 des projets fortement appréciés des entreprises car ils assurent la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue du parcours Machine Learning Engineer puisque l’utilisation des soft-skills est également très présente. Ces projets vous apprendront ainsi à :
En somme, ces projets vont nécessiter un véritable investissement qui représente a minima le tiers de votre temps de formation.
Les 200 heures à allouer aux projets qui jalonnent le cursus se répartissent comme suit :
Les projets sont encadrés par des mentors DataScientest qui échangeront régulièrement 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.
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 :
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 :
Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest.
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.
L’approfondissement en engineering est apparu avec le développement des équipes data. Les différents profils techniques ont récemment fait face à des problématiques d’automatisation et de déploiement, notamment à l’intersection entre les compétences d’un Data Scientist et Data Engineer.
L’approfondissement en engineering permet d’évoluer au sein des équipes data, parmi les Data Scientist, Data Ingénieurs, partenaires ou encore product managers. Ce n’est pas un nouveau métier mais plutôt une spécialité qui nécessite une expertise afin de répondre aux besoins des équipes. L’apparition de l’approfondissement est la conséquence de la maturité croissante des métiers de la data, et de la demande d’expertise et d’automatisation des Data Scientists.
Afin de s’occuper des infrastructures, de surveiller les pipelines de données ou encore de vérifier que les ressources de calcul sont suffisantes, les entreprises cherchent des profils d’ingénieurs spécialisés dans le Machine Learning.
Notre cursus expert apporte de meilleures connaissances en génie logiciel. Il vous permet de travailler plus efficacement sur la maintenance des systèmes de production. Vous acquerrez, en outre, une compréhension accrue des difficultés de mise en production, d’obsolescence des pipelines de données, de sécurité ou d’intégrité de la donnée.
L’approfondissement en engineering permet de devenir expert polyvalent qui occupe une place majeure dans les équipes data. Alors n’hésitez plus et rejoignez notre cursus expert
L’approfondissement en engineering permet de partager des missions communes avec le Data Scientist. Comme lui, il développe des algorithmes de Machine Learning.
Cet expert évolue dans de nombreux secteurs. Il travaillera notamment sur le classement des recherches, la détection d’anomalies, et bien d’autres volets du Machine Learning.
Techniquement, il optimise et améliore l’efficacité de calcul des algorithmes et de la conception des logiciels. En coopération avec les Data Engineers et les Data Scientists, il se charge de la mise en production de ces mêmes logiciels. Sa collaboration s’étend également aux équipes IT pour s’assurer de la faisabilité des projets ou de leur évolution. Voici quelques missions de l’expert :
Notre approfondissement en engineering est destiné à un public déjà spécialisé. Notre but est de former des Data Scientists à la mise en production de leurs projets. Dès lors, la maîtrise des algorithmes et librairies de Machine Learning est obligatoire pour suivre la formation.
Le cursus est ouvert aux personnes étant déjà Data Scientists.
Par ailleurs, la programmation est essentielle à la mise en production de tout projet de Machine Learning. Pour cela, une appétence pour le code et un goût pour l’informatique sont également appréciés.
Vous n’êtes pas sûr de remplir ces prérequis? Prenez rendez-vous ici pour en discuter avec nos conseillers pédagogiques !
Toute inscription nécessite de contacter nos conseillers pédagogiques. Attentifs et à l’écoute, ils sauront répondre à vos questions, vous aiguiller sur votre parcours et vérifier dès le début que vos attentes et nos parcours de formations sont alignés.
Vous pouvez prendre rdv avec eux ici !
Après cette rapide discussion, ils vous enverront un lien vers l’inscription sur notre site.
Ensuite, notre équipe d’admission vous contactera par téléphone afin de parler de votre motivation, de votre projet ainsi que d’aborder les thématiques du financement de la formation.
Enfin, un test de positionnement nous permettra de connaitre et valider les bases avec lesquels vous commencez. Il s’agira d’un test technique chronométré qui jugera vos connaissances tant techniques que théoriques.
Au cours de votre réflexion et jusqu’à cette étape, vous n’êtes nullement engagé avec DataScientest et pouvez à tout moment, si vous le souhaitez mettre un terme à vos démarches.
Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation à la data science et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.
DataScientest est le seul organisme à offrir une formation hybride, c’est-à-dire à la fois en présentiel et en distanciel. (environ 10% et 90% respectivement). Cela permet 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 .
De plus, il est tout à fait possible de suivre la formation Data scientist à distance: les cours en présentiel sont alors remplacés par des cours en visioconférence. Le suivi reste cependant le même : les professeurs restent à l’écoute et vous suivent tout au long de votre parcours.
Pour comprendre notre mode d’apprentissage en 2 min découvrez cette vidéo,
À la fin de votre formation vous aurez :
Le cursus est fondé sur des blocs eux-mêmes divisés en modules qui vous permettent de maîtriser les compétences jugées nécessaires pour l’expertise en engineering.
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.
Pour un volume horaire total de 100 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 donne son 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.
L’approfondissement est disponible sous le format “formation continue” qui demande une implication de 10 h par semaine pendant 3 mois. Prenez rendez-vous pour en savoir plus
Tout-à-fait ! Tout au long de la formation, nos professeurs sont disponibles et à votre disposition pour répondre à toutes vos questions et vous accompagner dans votre formation professionnelle. Notre pédagogie repose sur un accompagnement personnalisé de bout en bout. D’ailleurs, les experts en data science ayant conçu le cursus sont également vos professeurs.
Ils entretiennent avec vous des relations humaines et quotidiennes pour vous relancer et vous suivre de près et ainsi s’assurer de votre implication dans la formation et la qualité de cette dernière. Nous ne vous laisserons pas couler
Tous nos examens sont corrigés à la main par nos experts pour vous assurer un accompagnement de qualité. En effet, vous avancez à votre rythme et on vous accompagne pour être directement opérationnel à l’issue de votre formation.
Tout au long de votre formation professionnelle, vous mettez en pratique les outils maitrisés à travers un projet fil rouge.
Le sujet du projet fil rouge dépend de votre intérêt. En effet, le choix du sujet vous revient et c’est à vous de le pitcher à nos équipes pour validation. Ainsi, vous partez de rien puisque vous ne disposez pas de bases de données nettoyées, les modèles ne sont pas pré-entrainés, … Avec l’accompagnement de nos professeurs, vous avancez step-by-step pour bien concrétiser votre projet.
Il constitue une dimension importante de votre action de formation : ponctué par des colles et des soutenances avec votre directeur pédagogique pour s’assurer de l’avancement et le bon déroulement du projet.
Il vous permet d’acquérir une expérience opérationnelle très appréciée par les entreprises qui recrutent. Il permet également d’assurer la qualité de la formation et des connaissances acquises à l’issue de l’approfondissement.
Dans la data, chaque métier va avoir ses spécificités. Une chose est commune à tous, c’est la nécessité d’échanger et de communiquer sur l’utilisation de la donnée. Votre travail s’inscrit dans un processus ordonné qui repose sur une culture data commune et un transfert d’information efficace.
C’est pourquoi nous proposons des ateliers vous permettant de développer vos soft-skills. Parmi ceux-ci, vous trouverez notamment:
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.
L’approfondissement en engineering est à mi-chemin entre le Data Scientist et le Data Engineer. Ses opportunités de trouver un emploi sur le marché du travail sont donc d’autant plus décuplées qu’il doit maîtriser à la fois la data science et le software engineering. Les qualifications acquises à l’issue de la formation sont telles que l’expert n’aura aucun mal à se reconvertir en Data Scientist, NLP Scientist, Software Engineer,…
Aujourd’hui, il n’existe pratiquement plus de domaines dans lesquels le Machine Learning ne s’applique pas. Il est d’ailleurs de plus en plus utilisé dans les secteurs de l’éducation, de la santé et de l’informatique.
Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prétendre d’un expert en engineering varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle.
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!
Bien sûr! L’approfondissement en engineering constitue le pont qui relie le Data Scientist et le Data Ingénieur. De ce fait, il jongle entre les mathématiques, statistiques et probabilités qui sont les outils principaux du Data Qcientist et la programmation et la mise en production qui sont propres au Data Engineer.
La demande de travail et donc l’offre d’emploi en IA et notamment en engineering est en pleine explosion. Le marché du travail 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.
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.
Nous mettons en place des bêtas tests pour toute notre communauté alumni. En effet, ces tests vous permettent de continuer votre formation et gagner en compétences data même après la fin de la formation.
Nous mettons en place des newsletters régulières, élaborées par nos experts en data science, pour faire part des nouveautés. Ces dernières sont élaborées par nos experts en data science.
Finalement, la communauté DataAlumni vous permettra de développer votre réseau, et d’échanger avec les anciens apprenants sur divers thèmes autour de la Data Science.
La communauté DataAlumni est une 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.
En plus de cela, DataScientest va lancer dans les semaines à venir un trombinoscope qui permettra de mettre en relation les alumnis, celui-ci inclura l’entreprise et le poste de chacun.
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.
Par la suite, ce sont eux qui ont motivé le lancement de notre offre aux particuliers afin de pallier le manque de profils compétents.
Cette nécessité de bons profils se traduit dans l’enquête que nous avons mené auprès de 30 des 40 groupes du CAC 40
Fort de notre passé avec les grandes entreprises, nous avons alors signé des partenariats liés à l’embauche de nos alumnis. Toutes les entreprises partenaires s’engagent à insérer dans leurs process de recrutement tous nos élèves en fin de formation : ceci, couplé aux aides aux CV et aux entretiens, signifie que vous serez en pôle position pour décrocher le job de vos rêves !
Non seulement nous pouvons vous aider mais nous sommes surtout dans une position idéale pour le faire et réussir votre insertion professionnelle.
Pendant la formation, vous bénéficiez des ateliers carrières et CV organisés par notre équipe Career Management. Ils vous permettent de préparer votre candidature et vous entraîner pour les tests de recrutement en data science.
Notre équipe carrière est disponible pour vous conseiller, vous accompagner et assurer votre insertion professionnelle après votre diplomation.
Pour découvrir la liste de nos entreprises partenaires, cliquez ici
Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien
