Apprenez à mettre en production et déployer vos modèles d’IA
L’objectif d’une équipe MLOps est d’automatiser le déploiement de modèles de Machine Learning dans le système logiciel de l’entreprise. En d’autres termes, il s’agit d’automatiser les étapes complètes du flux de travail « ML » sans aucune intervention manuelle
Construire, déployer et sécuriser une API.
Gérer, orchestrer automatiser des tâches au sein des applications.
Monitorer des modèles d’IA utilisés en production.
Une interface complète et intuitive, pour une expérience d’apprentissage sur-mesure. Une plateforme enrichie et un accompagnement premium.
Taux de satisfaction
Taux de réussite RNCP
Taux d’insertion*
Taux de complétion
Nombre de stagiaires inscrits 2023
*Taux de retour à l’emploi à 6 mois des diplômés en 2022
Allier apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses animées par nos formateurs, c’est le mélange qui a séduit plus de 15000 alumni.
Reconnue par l’Etat, la formation ML Ops 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 France Travail.
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.
Il y a encore quelques années, pour tirer profit des données, les entreprises se contentaient de recruter des Data Scientists et des experts en Machine Learning.
Ces professionnels pouvaient construire des modèles prédictifs, permettant aux entreprises d’automatiser leurs flux de travail et de prendre des décisions clés.
Toutefois, les projets de Machine Learning échouaient au moment d’entrer en production. Les entreprises rataient des opportunités, et les clients étaient mécontents.
Pour cause, les Data Scientists se focalisent uniquement sur la construction de modèles de Machine Learning. Une fois entre les mains de l’utilisateur final, aucun système ne permettait de s’assurer que ces modèles fonctionnaient correctement dans le monde réel et dans un environnement différent de celui où ils ont été entraînés.
Or, le monde réel est imprévisible et change continuellement. C’est la raison pour laquelle les performances d’un modèle de Machine Learning peuvent radicalement varier d’un jour à l’autre.
Par exemple, le moindre changement dans la base de données d’entraînement peut impacter la précision du modèle. Ce phénomène est appelé « Data Drift » et doit être détecté rapidement pour mettre à jour le modèle avant qu’il ne soit biaisé.
De même, la saisonnalité provoque des changements réguliers et prévisibles sur les données à des intervalles de temps spécifiques. Les modèles de Machine Learning doivent être régulièrement mis à jour en tenant compte de ces changements saisonniers.
En outre, beaucoup de modèles de Machine Learning ne sont pas adaptés à la mise en production parce qu’ils ne peuvent prendre en charge les larges volumes de données entrant dans le système en temps réel.
Ces phénomènes liés au manque de procédures de déploiement des modèles de Machine Learning peuvent avoir un impact hautement négatif sur les performances des algorithmes en production. Afin de remédier à ce problème, le métier de MLOps (Machine Learning Operations) a vu le jour.
Un MLOps possède à la fois des compétences en Machine Learning et en opérations. Son rôle est de prendre en charge le workflow suivant la construction de modèle de Machine Learning.
La mission du MLOps englobe le déploiement et la maintenance continue des modèles de Machine Learning. Ce métier est à la croisée du Machine Learning, du Data Engineering et du DevOps.
L’une de ses tâches est le refactoring du code des Data Scientists, afin de le rendre prêt pour la production. Il doit faire en sorte que les changements de code effectués par les Data Scientists soient délivrés en production de façon stable et rapide.
Ce professionnel est à la fois responsable du déploiement de modèle et de la maintenance continue. Il détient une connaissance approfondie des algorithmes de Machine Learning,
C’est également un expert en DevOps : la méthodologie de développement logiciel basée sur la collaboration entre les équipes de développement et d’opérations, et sur l’automatisation des workflows.
Le rôle d’ingénieur MLOps est très similaire à celui d’ingénieur DevOps, mais la principale différence est l’exploitation des modèles de Machine Learning. Il maîtrise aussi l’automatisation par le biais des pipelines CI/CD (intégration continue et déploiement continu).
Les équipes de Data Science construisent le modèle de Machine Learning, mais le MLOps se charge d’apporter des changements au code pour le déploiement. Il intègre le modèle de Machine Learning à l’infrastructure de données existante de l’entreprise, et l’optimise pour qu’il puisse prendre en charge de larges volumes de données dans un environnement de production.
Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de DataScientest, et un échange sur votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès cet instant vos attentes avec nos parcours de formation.
Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.
Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.
Le cursus est accessible par la voie de la formation continue.
Délais d’accès :
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, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.
En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack.
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 !
Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.
DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.
Vous disposez de la possibilité de payer en 1, 3, 6, 10 ou 12 mensualités. Pour connaître les conditions de ce système de paiement, cliquez ici.
Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !
Découvrez la en cliquant ici.
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
Afin d’intégrer la formation MLOps, le minimum requis est un diplôme ou titre RNCP de niveau Bac +3 (niveau 6 européen).
Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit. A défaut de détenir une qualification de niveau 6, le cursus est accessible aux personnes justifiant d’une expérience professionnelle de 2 ans en chefferie de projet et ayant des compétences en intelligence artificielle. Par ailleurs, la programmation est essentielle à la mise en production de tout projet de Machine Learning.
En amont de l’entrée en formation un test de positionnement sous forme de QCM permettra d’apprécier votre niveau.
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.
Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.
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 150 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 MLOps n’est disponible sous le format “à temps partiel” qui demande une implication de 10 h par semaine pendant 4 mois.
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.
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.
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 formation vise l’obtention du bloc de compétences 4 de la certification RNCP de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, délivrée par Ascencia et enregistrée au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129. Pour en savoir plus, consulter la fiche.
L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.
Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.
Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.
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 Data Scientist.
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 !
Pour connaitre les modalités de validation de la certification RNCP36129 de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, consulter la fiche.Après avoir obtenu la certification RNCP36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” dans son entièreté vous pourriez exercer les métiers de :
Les types d’emplois accessibles sont les suivants :
À la suite de votre formation, vous pouvez décider de décrocher l’entièreté de la certification de niveau 7 (bac +5) “Chef de projet en intelligence artificielle :
Si vous souhaitez renforcer vos compétences, DataScientest a mis en place différentes certifications éditeurs comme Microsoft ou AWS pour vous permettre d’approfondir vos connaissances et de vous perfectionner dans la Data !
Quelques exemples de certifications :
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.
Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié 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.
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.
En terme de passerelle, le professionnel MLOps peut s’orienter vers les métiers du DevOps. Le chef de projet en intelligence artificielle peut s’orienter vers les métiers tels que Data Engineer ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique.
Après analyse des certifications comparables, aucune certification équivalente au titre professionnel Chef de projet en intelligence artificielle recensée au RNCP ou au RS de France Compétences.
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé
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. Également 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.
Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech
Il y a encore quelques années, pour tirer profit des données, les entreprises se contentaient de recruter des Data Scientists et des experts en Machine Learning.
Ces professionnels pouvaient construire des modèles prédictifs, permettant aux entreprises d’automatiser leurs flux de travail et de prendre des décisions clés.
Toutefois, les projets de Machine Learning échouaient au moment d’entrer en production. Les entreprises rataient des opportunités, et les clients étaient mécontents.
Pour cause, les Data Scientists se focalisent uniquement sur la construction de modèles de Machine Learning. Une fois entre les mains de l’utilisateur final, aucun système ne permettait de s’assurer que ces modèles fonctionnaient correctement dans le monde réel et dans un environnement différent de celui où ils ont été entraînés.
Or, le monde réel est imprévisible et change continuellement. C’est la raison pour laquelle les performances d’un modèle de Machine Learning peuvent radicalement varier d’un jour à l’autre.
Par exemple, le moindre changement dans la base de données d’entraînement peut impacter la précision du modèle. Ce phénomène est appelé « Data Drift » et doit être détecté rapidement pour mettre à jour le modèle avant qu’il ne soit biaisé.
De même, la saisonnalité provoque des changements réguliers et prévisibles sur les données à des intervalles de temps spécifiques. Les modèles de Machine Learning doivent être régulièrement mis à jour en tenant compte de ces changements saisonniers.
En outre, beaucoup de modèles de Machine Learning ne sont pas adaptés à la mise en production parce qu’ils ne peuvent prendre en charge les larges volumes de données entrant dans le système en temps réel.
Ces phénomènes liés au manque de procédures de déploiement des modèles de Machine Learning peuvent avoir un impact hautement négatif sur les performances des algorithmes en production. Afin de remédier à ce problème, le métier de MLOps (Machine Learning Operations) a vu le jour.
Un MLOps possède à la fois des compétences en Machine Learning et en opérations. Son rôle est de prendre en charge le workflow suivant la construction de modèle de Machine Learning.
La mission du MLOps englobe le déploiement et la maintenance continue des modèles de Machine Learning. Ce métier est à la croisée du Machine Learning, du Data Engineering et du DevOps.
L’une de ses tâches est le refactoring du code des Data Scientists, afin de le rendre prêt pour la production. Il doit faire en sorte que les changements de code effectués par les Data Scientists soient délivrés en production de façon stable et rapide.
Ce professionnel est à la fois responsable du déploiement de modèle et de la maintenance continue. Il détient une connaissance approfondie des algorithmes de Machine Learning,
C’est également un expert en DevOps : la méthodologie de développement logiciel basée sur la collaboration entre les équipes de développement et d’opérations, et sur l’automatisation des workflows.
Le rôle d’ingénieur MLOps est très similaire à celui d’ingénieur DevOps, mais la principale différence est l’exploitation des modèles de Machine Learning. Il maîtrise aussi l’automatisation par le biais des pipelines CI/CD (intégration continue et déploiement continu).
Les équipes de Data Science construisent le modèle de Machine Learning, mais le MLOps se charge d’apporter des changements au code pour le déploiement. Il intègre le modèle de Machine Learning à l’infrastructure de données existante de l’entreprise, et l’optimise pour qu’il puisse prendre en charge de larges volumes de données dans un environnement de production.
Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de DataScientest, et un échange sur votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès cet instant vos attentes avec nos parcours de formation.
Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.
Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.
Le cursus est accessible par la voie de la formation continue.
Délais d’accès :
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, qu’elles soient d’ordre théorique ou pratique et sauront faire preuve de pédagogie dans leur réponse.
En effet, une assistance est accessible tous les jours de la semaine de 9h00 à 17h00 : l’ensemble des formateurs se relaient sur un forum dédié pour proposer une assistance technique personnalisée à tous les apprenants. Un accompagnement pédagogique est aussi proposé via le réseau de communication Slack.
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 !
Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.
DataScientest est éligible au Compte professionnel de formation ou CPF ! Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.
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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
Afin d’intégrer la formation MLOps, le minimum requis est un diplôme ou titre RNCP de niveau Bac +3 (niveau 6 européen).
Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit. A défaut de détenir une qualification de niveau 6, le cursus est accessible aux personnes justifiant d’une expérience professionnelle de 2 ans en chefferie de projet et ayant des compétences en intelligence artificielle. Par ailleurs, la programmation est essentielle à la mise en production de tout projet de Machine Learning.
En amont de l’entrée en formation un test de positionnement sous forme de QCM permettra d’apprécier votre niveau.
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Ainsi, tout au long de la formation, vous maitriserez les outils suivants : Python, Git et Github, Flask, FastAPI, Docker, Kubernetes, Airflow …
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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 MLOps n’est disponible sous le format “à temps partiel” qui demande une implication de 10 h par semaine pendant 4 mois.
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.
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.
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 formation vise l’obtention du bloc de compétences 4 de la certification RNCP de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, délivrée par Ascencia et enregistrée au RNCP en date du 26-01-2022 sous le n°RNCP36129. Pour en savoir plus, consulter la fiche.
L’obtention de ces blocs de compétences vous permettra ainsi de valider une partie de la certification.
Cette certification est en effet composée de 4 blocs de compétences :
L’obtention de l’intégralité de la certification RNCP36129 repose ainsi sur la capitalisation des 4 blocs de compétences qui la composent.
Chaque bloc peut être acquis individuellement. Un bloc acquis l’est définitivement. Sa validation fait l’objet de la délivrance d’une attestation de réussite, signal fort sur le marché de l’emploi.
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 Data Scientist.
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 !
Pour connaitre les modalités de validation de la certification RNCP36129 de niveau 7 “Chef de projet en intelligence artificielle”, consulter la fiche.Après avoir obtenu la certification RNCP36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” dans son entièreté vous pourriez exercer les métiers de :
Les types d’emplois accessibles sont les suivants :
À la suite de votre formation, vous pouvez décider de décrocher l’entièreté de la certification de niveau 7 (bac +5) “Chef de projet en intelligence artificielle :
Si vous souhaitez renforcer vos compétences, DataScientest a mis en place différentes certifications éditeurs comme Microsoft ou AWS pour vous permettre d’approfondir vos connaissances et de vous perfectionner dans la Data !
Quelques exemples de certifications :
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.
Le Pôle Career Management vous est entièrement dédié 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.
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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.
En terme de passerelle, le professionnel MLOps peut s’orienter vers les métiers du DevOps. Le chef de projet en intelligence artificielle peut s’orienter vers les métiers tels que Data Engineer ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique.
Après analyse des certifications comparables, aucune certification équivalente au titre professionnel Chef de projet en intelligence artificielle recensée au RNCP ou au RS de France Compétences.
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé
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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. Également 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.
Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe DataScientest sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech
Vous êtes intéressé(e) ?
La certification qualité a été délivrée au titre des catégories d’actions suivantes :
- Actions de formation
- Actions de formation par apprentissage
