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 :
7590€
*
*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 : 7590€
La validation des compétences développées au cours de notre formation Data Scientist vous permettra d’obtenir un certificat des Mines ParisTech PSL Executive Education et de valider le bloc 3 de la certification RNCP 36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” reconnue par l’Etat et constituant un signal fort sur le marché du travail.
Vous aurez également l’opportunité de vous préparer au passage de la certification AWS Cloud Practitioner et devenir Amazon Certified Cloud Practitioner. Cette certification vous permettra de comprendre et d’utiliser le Cloud AWS mais aussi de découvrir les concepts suivants : sécurité, architecture et tarification sur AWS.
Reconnue par l’Etat, la formation Machine Learning Engineer 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 2000€ 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.
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 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).
Notre Formation :
Afin d’intégrer la formation Machine Learning Engineer, il convient d’avoir obtenu un diplôme de niveau Bac+3 en mathématiques, statistiques ou en sciences (niveau 6 européen). Il faut aussi disposer de bonnes capacités en communication.
Ces prérequis existent car bien que la formation est centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des principes logiques des notions abordées.
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 la langue anglaise.
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.
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.
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.
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.
Aujourd’hui, la plateforme AWS domine le marché du Cloud grâce à son offre de services de plus en plus large. DataScientest vous propose d’avoir une première approche sur la plateforme et de découvrir tous les services qu’elle propose grâce à la formation Cloud Practitioner.
La formation AWS Cloud Practitioner permet à ses utilisateurs de définir ce qu’est le Cloud sur AWS, découvrir les principes architecturaux de base ainsi que tous les aspects suivants : sécurité, support et tarification.
Notre Cursus :
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
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, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.
De plus, pour s’assurer de la complétion et de l’engagement de chacun, nos professeurs suivent votre avancement de près. Dès lors que vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra de vos nouvelles : nous ne vous laisserons pas couler !
Enfin, nos copies, examens et soutenances sont eux aussi corrigés 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 convaincu, 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 un projet d’une solution d’intelligence artificielle.
Ce projet pourra 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 un projet personnel, du moment que les données sont accessibles et que notre équipe pédagogique valide celui-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.
C’est aussi un projet fortement apprécié des entreprises car il assure 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.
- Savoir transmettre des informations
- Savoir présenter et vulgariser son travail
- Savoir mettre en valeur des données avec des outils interactifs (Dashboard, Streamlit…)
En somme c’est un projet qui va nécessiter un véritable investissement : a minima le tiers de votre temps passé sur la formation le sera sur ce projet.
Le projet est encadré par un mentor DataScientest qui va régulièrement échanger avec vous pour s’assurer de votre progression et pour vous guider.
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 écrites et 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 en “data visualisation” et sur des outils dédiés.
Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers et l’équipe RH de DataScientest.
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.
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 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.
Nos services d'aide après la fin de la formation
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 menée auprès de 30 groupes du CAC 40. Même s’ils avaient des contraintes budgétaires élevées, seuls 4 % estiment qu’ils baisseraient leurs effectifs de data scientists ; par comparaison 28 % chercheraient tout de même à augmenter leur nombre de plus de 20 %
Fort de notre expérience avec les grandes entreprises, nous organisons de manière régulière des salons de recrutement avec nos entreprises partenaires, adressés à tous nos élèves et alumni
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 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.
