Formation en Machine Learning Engineer en alternance

Afin d’intégrer la formation ;

– Ingénieur en IA sur 2 ans, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre RNCP de niveau 6 (équivalent bac+3). Un bon niveau en mathématiques est également nécessaire.

– Ingénieur IA sur 1 an, il convient d’avoir obtenu un Master 1 (bac+4) en mathématiques ou en informatique et de solides compétences en Python et en Machine Learning. Un test de prérequis vous sera également envoyé

Un test de prérequis vous sera également envoyé. Le suivi de la formation requiert un ordinateur avec connexion internet et webcam.

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. 

Avec un rythme alternant, 3 semaines en entreprise / 1 semaine chez DataScientest, le programme de formation s’appuie sur des séquences divisées en modules, vous permettant de maîtriser les compétences considérées essentielles pour le métier d’Ingénieur en Intelligence Artificielle.

Avec un total de 875 heures de formation et un projet d’une durée estimée à 125 heures, la formation se déroule en partie sur une plateforme de coaching personnalisé, tandis que le reste du temps est consacré à des masterclasses, où un professeur expérimenté anime des cours et répond à toutes vos questions.

En plus de la plateforme et des masterclasses, vous travaillerez sur un projet fil rouge qui vous permettra de confirmer les compétences acquises et de vous rendre opérationnel directement.

Des évaluations continues sous la forme de cas pratiques en ligne jalonnent le parcours de formation, leurs modalités seront explicitées par le formateur en début de module. 

Ces évaluations 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 ! 

Les modalités d’évaluations certificatives des 4 blocs RNCP sont détaillées ci-dessous :

Bloc 1 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise

• Epreuve RNCP – Mise en situation professionnelle reconstituée à travers un jeu de rôle avec simulation MOA/MOE. Chaque candidat réalise en équipe et pour le compte d’une entreprise donnée : un audit, un cahier des charges, une proposition de solution d’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le schéma directeur informatique.

Bloc 2 : Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée

• Epreuve RNCP 2.1 – Mise en situation professionnelle projet d’implémentation et d’utilisation des modèles et algorithmes relatifs au Machine Learning dans un cas pratique réel.
• Epreuve RNCP 2.2 – Mise en situation professionnelle reconstituée développement d’une application (sous la forme d’un client lourd, d’un site web ou d’une application mobile) interagissant avec une API (interface de programmation applicative) hébergeant différents modèles pré-entraînés grâce aux datasets appropriés et préalablement constitués.

Bloc 3 : Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données

• Epreuve RNCP 3.1 – Mise en place d’un projet Big Data, avec proposition d’une infrastructure adaptée (plateforme Hadoop, Spark, gestion de flux avec Kafka) et installation.
• Epreuve RNCP 3.2 – Projet de manipulation des principaux composants d’une solution de cloud IaaS avec les produits d’un fournisseur Cloud (Amazon Web Services, Azure ou AliBaba).

Bloc 4 : Piloter un projet d’intelligence artificielle

• Epreuve RNCP 4.1 – Chaque candidat résout, sur une plateforme professionnelle de type  Kaggle, des problèmes en science des données.
• Epreuve RNCP 4.2 – Mise en place d’une solution d’amélioration de la performance d’une entreprise à l’aide d’outils de type Systèmes Décisionnels (PowerBI)

Chaque bloc peut être acquis individuellement. La validation du titre complet est conditionnée à la validation de l’ensemble des blocs de compétences (note supérieure ou égale à 10/20 à chaque bloc) et la réalisation d’une période en entreprise de 130 jours minimum.

A noter : les entrées et sorties de formation ont lieu chaque mois, mais les jurys validant la diplomation des candidats se tiennent deux fois par an, en février et en novembre.

Pour ceux désirant pousser leurs compétences encore plus loin, DataScientest propose une sélection de cursus experts ainsi que des certifications délivrées par des éditeurs renommés (AWS ou Microsoft Azure). Ces options vous permettront de renforcer vos connaissances et d’atteindre un niveau supérieur dans le domaine de la data.

Si les mécanismes de Siri ou la conception de voitures autonomes captivent votre intérêt, le cursus Deep Learning est tout indiqué ! Grâce à deux parcours spécialisés, vous plongerez dans le monde du traitement du langage avec le Natural Language Processing (NLP), ou explorerez le traitement d’images à travers la Computer Vision.

Une autre option consiste à approfondir votre expertise après avoir obtenu la certification Cloud Practitioner, en vous préparant pour une certification plus technique d’AWS (AWS Solutions Architect), ou en élargissant vos compétences en vous formant sur Azure.

La validation des compétences développées au cours de notre formation Machine Learning Engineer vous permettra de valider l’intégralité de la certification RNCP de niveau 7 « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » RNCP38587 enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024. Pour en savoir plus, consulter la fiche.

Par ailleurs, la validation de votre formation vous permettra d’obtenir un certificat de formation « Machine Learning Engineer » des  Mines Paris – PSL Executive Education. Vous pourrez dès lors bénéficier de la reconnaissance d’un acteur de référence dans les domaines de l’innovation, des mathématiques et de l’ingénierie numérique.

Aussi, le cursus Machine Learning Engineer vous apportera les compétences nécessaires à la validation des certifications éditeur AWS Cloud Practitioner RS5611 et AWS Solution Architect Associate. L’obtention des certifications se fait par passage d’examens soit en centre certifié soit en ligne sur les plateformes Pearson VUE ou PSI. Les vouchers d’examens sont inclus dans le prix de formation.

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.