Cursus Expert
Formation
Machine Learning Engineer
Un programme fait pour moi ?
- Bac +3 en mathématiques et/ou en statistiques (niveau 6) ou un bac +5 en sciences (niveau 7)
- Connaissances en mathématiques et capacité de raisonnement logique
- La conception de la certification est élaborée et validée lors du conseil de perfectionnement qui se réunit semestriellement par la direction.
- Le Machine Learning Engineer doit savoir mettre en production un modèle créé par des Data Scientists. Il permet ainsi l'exploitation du modèle dans un cadre métier.
- La formation Machine Learning Engineer permet donc d’obtenir un profil d’expert très convoité par les recruteurs de tous les secteurs.
Tarif de la formation : 7000€ *
*POSSIBILITÉ DE PAYER EN PLUSIEURS FOIS: en savoir plus
Nettoyage, traitement et manipulation de données
Automatiser et gérer des pipelines de données en utilisant des outils de planification
Manipulation de réseaux de neurones et mise en place d’algorithmes de Computer Vision et Natural Language Processing
Déploiement de modèles sur les solutions Cloud
Mise en production sur le Cloud
Entraînement et déploiement de modèles prédictifs
Automatisation de la mise-à-jour des modèles prédictifs
Gestion de pipeline et intégration au sein d'équipes techniques
Tarif de LA FORMATION : 7000€
Reconnues par l’État, nos formations en Data Science sont éligibles au CPF.
Vous avez des Questions ?
Le poste de Machine Learning Engineer :
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 Science ont fait face à une demande de connaissances techniques liées à la collaboration sur l’entraînement de modèles. Les entreprises font face à des besoins croissants d’automatisation et de déploiement de modèles prédictifs sur le Cloud.
Les organisations, entreprises, secteurs publics, associations ont de plus en plus besoin de mettre à disposition de leurs clients, partenaires ou publics, des modèles prédictifs basés sur 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.
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 chargé d’orienter l’utilisation des technologies, des données, du Machine Learning.
Les missions sont diverses et variées. Il applique 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 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).
Notre Formation :
Notre formation Machine Learning Engineer est destiné à un public ayant des connaissances en mathématiques.
Le dispositif de formation est ouvert aux personnes ayant :
– un bac+3 en mathématiques et/ou en statistiques (niveau 6 européen)
– un bac+5 en sciences (niveau 7 européen)
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.
La terminologie, la documentation et les ressources en ligne étant principalement en anglais, nous vous recommandons d’être à l’aise avec l’anglais.
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 Machine Learning 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 15% et 85% 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 Machine Learning Engineer 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 saurez :
- 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 ;
- Déployer des modèles sur les solutions Cloud ;
- Construire des Data Visualisations permettant la valorisation de résultats.
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, FastAPI, Docker, Kubernetes, 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 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 12 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 :
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 !
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.
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.
Au premier jour de votre entrée en formation, une plateforme dédiée au career services vous sera présentée contenant tous les workshops essentiels à votre recherche d’emploi.
Vous pouvez y accéder en continu et ce, même après la fin de votre formation.
Mathilde et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiés tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elle afin de vous accompagner et répondre à vos éventuelles questions sur votre projet de carrière.
En plus de cela, des ateliers carrière sont organisés tous les mois:
-Un atelier pour vous aider à rédiger un bon CV et Linkedin orienté data
-Un atelier pour vous aider à stratégiser 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.
D’autre part des actions concrètes sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi: 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).
Pour connaître toutes les actions de DataScientest en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien.
