Cursus Expert
Formation
Machine Learning Engineer
Je suis un Data Scientist à la recherche de nouvelles compétences de mise en production.
J’ai des connaissances de base en informatique
Je maîtrise et utilise Python, Numpy, Pandas, Scikit-Learn…
J’estime m’y connaitre en DataViz
Je sais faire appel à des algorithmes de Machine Learning et j’ai des notions en Deep Learning
Développer des APIs pour isoler des processus de machine Learning
Automatiser le déploiement de processus, parfois distribué, grâce notamment à la conteneurisation
Automatiser des pipelines de données en utilisant des outils de planification
Suivre le développement et les tests mis en place pour suivre l’évolution d’un projet de Machine Learning
Mise en production
Développement des APIs
Automatisation
Gestion de pipeline
Reconnues par l’État, nos formations en Data Science sont éligibles au CPF.
Le cursus
ML Engineer
Tarif de la formation : 2500€ *
*POSSIBILITÉ DE PAYER EN PLUSIEURS FOIS: en savoir plus
Vous avez des Questions ?
Le Job Machine learning ingenieur :
Le Machine Learning Engineer est apparu avec le développement des équipes data. La séparation Data Scientist / Data Engineer peut parfois se révéler insuffisante. Pour les applications, les parties ne traitant que du machine learning sont moins nombreuses que pour les entreprises qui, elles, commencent à se concentrer sur la création et la mise en production des technologies qu’elles ont adoptées. 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.
Le Machine Learning Engineer évolue au sein des équipes data, parmi les Data Scientist, Data Ingénieurs, partners 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 des Machine learning Engineer est la conséquence de la maturité croissante des métiers de la data.
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. À mi-chemin entre Data Engineering et Data Science vous saurez rendre la data exploitable aussi bien pour les Data Scientist que pour les Data Engineer.
Le Machine Learning Engineer est un expert polyvalent qui occupe une place majeure dans les équipes data. 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, de detections d’anomalies …
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.
En tant qu’expert en logiciels de construction de systèmes complexes, il est chargé d’orienter l’utilisation des technologies, des données, du machine learning. Il contribue à imaginer, construire, déployer et développer la prochaine génération d’outils de traitement de données qui aideront à transformer fondamentalement les activités data.
Les missions sont diverses et variées. Il applique les pratiques et les normes de développement de logiciels afin de mettre au point des logiciels robustes et pérennes. Pour cela, il doit maintenir un rôle actif dans chaque partie du cycle de vie du développement des logiciels. Il est aussi nécessaire de guider les équipes non techniques dans la compréhension des best-practice pour orienter le développement logiciel.
Techniquement, il optimise et améliore l’efficacité de calcul des algorithmes et de la conception des logiciels. En coopération avec les Data Engineer et les Data Scientist, 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 du ML engineer :
- Identifier les principales problématiques posées par le passage en production
- Créer une batterie de tests qui permet de vérifier le bon fonctionnement d’un processus
- Créer des pipelines de Machine Learning automatisés et planifiés
- Créer et utiliser des conteneurs dans des environnements distribués
Notre Formation :
Notre formation ML engineer est destiné à un public déjà spécialisé. Notre but est de former des Data Scientist 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.
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 pour ML Engineer 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 :
- Passer des pipelines de Machine Learning d’un environnement d’exploration et de développement vers un environnement d’exploitation et de production
- Créer des pipelines de Machine Learning automatisés et planifiés
- Créer et utiliser des containeurs dans des environnements distribués
- Suivre le développement et les tests mis en place pour suivre l’évolution d’un projet de Machine Learning
Notre Cursus :
Le cursus est fondé sur des blocs eux-mêmes divisés 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, Docker, Kubernetes, Gitlab, Airflow …
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.
La formation Machine Learning engineer est disponible sous le format “formation continue” qui demande une implication de 8 à 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 la formation machine learning engineer.
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:
- Des data class traitant de la gestion de projet.
- Un accompagnement à travers des ateliers CV et d’un coaching carrière.
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.
La carrière d'un Machine Learning engineer :
Le Machine Learning Engineer 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 le machine learning engineer 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 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 environ 25 000€ / 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!
Bien sûr! Le Machine Learning engineer 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 scientist et la programmation et la mise en production qui sont propres au data engineer.
Il existe donc tout naturellement des passerelles évidentes entre le Machine Learning engineer et de la data engineer mais également avec le data scientist principalement.
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
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.
Nos services d'aide après la fin de la formation
Nous mettons en place des betas tests pour toute notre communauté alumnis. 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 RH. 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
