Alternance Machine Learning Engineer

Un ingénieur en intelligence artificielle est un professionnel spécialisé dans la conception, le développement et la mise en œuvre de systèmes et d’applications basés sur l’Intelligence Artificielle (IA). L’IA fait référence à la capacité des machines à simuler et à imiter l’intelligence humaine pour effectuer des tâches complexes.

En tant qu’ingénieur en IA, vous serez responsable de la création de modèles et d’algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning) pour résoudre des problèmes spécifiques. Cela peut inclure la conception de réseaux neuronaux, l’analyse de données, la programmation, l’optimisation des modèles et la mise en place d’architectures informatiques adaptées au traitement intensif des données.

Les ingénieurs en IA travaillent généralement sur des projets qui nécessitent des compétences avancées en mathématiques, en statistiques, en programmation et en traitement du langage naturel. Ils peuvent être impliqués dans le développement de chatbots, de systèmes de recommandation, de voitures autonomes, de robots intelligents, de diagnostics médicaux basés sur l’IA, ou dans d’autres domaines où l’IA est utilisée pour automatiser des tâches ou prendre des décisions intelligentes.

En résumé, un ingénieur en intelligence artificielle est un professionnel qui utilise des techniques et des outils avancés pour créer des systèmes intelligents capables de résoudre des problèmes complexes et de prendre des décisions basées sur des données.

Les missions d’un ingénieur en intelligence artificielle peuvent varier en fonction du secteur d’activité et de l’entreprise pour laquelle il travaille. Cependant, voici quelques-unes des missions courantes d’un ingénieur en IA :

1. Analyser les besoins : L’ingénieur en IA doit comprendre les objectifs et les besoins spécifiques d’un projet ou d’une entreprise. Cela implique de travailler en étroite collaboration avec les clients, les utilisateurs finaux ou les responsables des départements concernés pour définir les problèmes à résoudre ou les opportunités à exploiter grâce à l’IA.
2. Concevoir et développer des modèles : L’ingénieur en IA est responsable de la conception et du développement de modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage profond (deep learning). Cela implique de choisir les bonnes architectures de réseaux neuronaux, d’élaborer des algorithmes appropriés, de sélectionner et de traiter les données nécessaires, et de mettre en place des techniques d’apprentissage et d’optimisation pour entraîner les modèles.
3. Collecte et préparation des données : Les modèles d’IA nécessitent des données de qualité pour apprendre et s’améliorer. L’ingénieur en IA peut être chargé de collecter, nettoyer et préparer les données nécessaires à l’entraînement des modèles. Cela peut impliquer le développement de pipelines de traitement des données, l’utilisation d’outils d’exploration de données et l’application de techniques d’extraction de caractéristiques.
4. Évaluation et optimisation des modèles : Une fois les modèles d’IA développés, l’ingénieur en IA doit les évaluer et les optimiser. Cela implique de mesurer leurs performances, d’identifier les problèmes potentiels, d’ajuster les paramètres des modèles et d’itérer le processus pour améliorer continuellement les résultats.
5. Intégration des modèles dans des systèmes : L’ingénieur en IA doit être capable d’intégrer les modèles d’IA développés dans des systèmes existants ou de construire des applications autonomes basées sur l’IA. Cela peut nécessiter une collaboration étroite avec des développeurs logiciels pour assurer une intégration efficace et une mise en production des modèles.
6. Suivi et maintenance : Une fois les modèles d’IA déployés, l’ingénieur en IA est souvent responsable de surveiller leur performance, de détecter les éventuels problèmes ou dégradations et de les corriger. Cela peut impliquer des mises à jour régulières des modèles, l’ajout de nouvelles données d’entraînement ou l’adaptation des modèles aux nouvelles conditions ou aux nouveaux besoins.

Veille technologique et recherche : Étant donné que le domaine de l’IA est en constante évolution, il est essentiel pour un ingénieur en IA de se tenir informé des dernières avancées technologiques et des recherches en cours. Cela peut impliquer la participation à des conférences, la lecture d’articles scientifiques et la réalisation de projets personnels pour continuer à se former et à progresser.

Selon le Forum Économique Mondial, le nombre d’emplois remplacés par l’IA sera largement surpassé par le nombre d’emplois créés. D’ici 2025, plus de 97 millions de nouveaux postes pourraient voir le jour.

Mieux encore : il s’agirait de rôles « plus adaptés à la nouvelle division du travail entre les humains, les machines et les algorithmes ».

Par conséquent, apprendre à maîtriser l’intelligence artificielle dès à présent peut être un précieux sésame pour les futurs métiers de l’IA ou pour incorporer la technologie à votre profession actuelle.

La technologie va continuer de s’améliorer au cours des prochaines années, et s’étendre à des secteurs et champs d’application toujours plus diversifiés.

Elle est déjà utilisée dans de nombreuses industries telles que la finance, la médecine, la sécurité ou l’automobile et sera bientôt utilisée dans tous les domaines.

Lorsque vous êtes en période de CFA, la formation se déroule en format hybride. Cela se traduit par une partie en apprentissage sur la plateforme coachée et le reste du temps vous travaillez accompagné de professeurs pendants des masterclass en visioconférence. Ainsi, DataScientest allie flexibilité et rigueur sans compromis sur l’un ou l’autre.

En revanche, lorsque vous êtes en entreprise, la formation doit se dérouler en présentielle. 

Non, il est possible de réaliser une partie de votre formation et/ou de votre travail en entreprise dans un pays étranger. Cette expérience à l’étranger ne peut excéder un an et ne peut représenter plus de la moitié de la durée totale du contrat d’alternance. Par exemple, sur une durée totale de 2 ans, jusqu’à 12 mois peuvent être dédiés à cette expérience internationale.

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.

Le parcours de formation vise l’obtention de la certification 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.

Cette certification est découpée en 4 blocs de compétences : 
 
– Bloc 1 – Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
– Bloc 2 – Elaborer et mettre en production des modèles et algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
– Bloc 3 – Concevoir et piloter une infrastructure d’acquisition, de stockage, de traitement et de restitution de données
– Bloc 4 – Piloter un projet d’intelligence artificielle
 
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.

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.

Le Machine Learning Engineer est un professionnel utilisant les techniques d’IA et de Machine Learning pour développer des systèmes et applications visant à aider les entreprises à gagner en efficacité.

Cet expert se focalise sur le développement d’outils, de systèmes et de processus permettant d’appliquer l’IA à des problèmes du monde réel. Les algorithmes sont entraînés par les données, ce qui les aide à apprendre et à améliorer leurs performances.

Ainsi, un Machine Learning Engineer permet à une organisation de réduire ses coûts, d’accroître sa productivité et ses bénéfices, et à prendre les meilleures décisions stratégiques. Selon Glassdoor, son salaire moyen atteint 40 000 euros en France et 120 000 dollars aux États-Unis.

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.

Face à la forte demande, les professionnels de l’IA peuvent bénéficier d’une rémunération élevée. Selon Talent.com, leur salaire médian en France atteint 45 000€ par an et dépasse 70 000€ pour les plus expérimentés.

L’évolution professionnelle des étudiants ayant suivi le cursus Machine Learning Engineer est remarquable. La demande pour des compétences en intelligence artificielle est en plein essor, créant ainsi un déficit de professionnels qualifiés. Les entreprises reconnaissent de plus en plus la valeur ajoutée du Machine Learning pour exploiter efficacement leurs données, mais elles peinent à trouver les profils adéquats. Cette situation génère un environnement favorable où les opportunités abondent et les rémunérations augmentent.

Dans l’actuel panorama professionnel, presque tous les secteurs se livrent une bataille pour attirer les talents en IA. Les applications du Machine Learning couvrent une large gamme de domaines tels que l’éducation, la santé, l’industrie et l’informatique, pour n’en nommer que quelques-uns. En outre, la diversité des applications correspond à celle des données elles-mêmes : de la reconnaissance d’images et vocale à la compréhension du client, en passant par la gestion des risques et la prévention de la fraude. Ce champ d’application étendu offre aux diplômés de nombreuses voies pour mettre en pratique leurs compétences et jouer un rôle essentiel dans la transformation de divers secteurs.

Après avoir obtenu la certification RNCP38587 dans son entièreté les types d’emplois accessibles sont les suivants :

– Ingénieur en intelligence artificielle
– Chef de projet intelligence artificielle
– Big data engineer 
– Ingénieur deep learning / machine learning 
– Ingénieur DevOps 
– Développeur spécialiste IA / deep learning / machine learning 
– Analyste spécialiste IA / deep learning / machine learning 
– Data engineer

Après analyse des certifications comparables, des équivalences partielles de la certification Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle sont recensées au RNCP de France Compétences. Pour plus d’information, se référer à la fiche RNCP38587.

En termes de passerelle, l’expert en ingénierie de l’intelligence artificielle peut s’orienter vers les métiers tels que Data Engineer ou encore vers les métiers de la cybersécurité et du développement informatique.
 
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.

Une fois que vous avez complété votre inscription sur notre site, notre équipe entre en action. Dans un premier échange, nous vous présentons ce qu’est DataScientest, ce que nous proposons, mais aussi nous cherchons à comprendre votre parcours et vos attentes. L’objectif premier est d’harmoniser vos attentes avec nos programmes de formation.

Après une vérification minutieuse de vos prérequis pour la formation, nos conseillers vous envoient un test de positionnement. Ce test vise à évaluer vos connaissances actuelles dans le domaine.

Une fois le test complété avec succès, l’un de nos membres de l’équipe d’admission vous contactera. Cet échange vise à discuter de vos résultats, à valider vos aspirations professionnelles et à confirmer la pertinence de votre projet pédagogique.

Une fois que vous aurez trouvé une entreprise prête à vous recruter en alternance, l’inscription pourra être effectuée. 

Pas encore d’entreprise pour votre alternance ? Pas de souci ! Vous pouvez démarrer votre formation sans attendre et profiter de notre rentrée anticipée. Pendant cette période de 3 mois, vous acquerrez des compétences pratiques renforçant votre profil d’alternant, vous rendant ainsi plus opérationnel pour trouver la meilleure entreprise qui correspond à votre projet professionnel.

Le délai d’inscription dépend du moyen de financement que vous choisissez :

– Financement personnel ou entreprise : vous avez jusqu’à la veille de la date de démarrage pour vous inscrire (dans la limite des places disponibles). 
– CPF : vous avez jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.
– Transition pro :  vous avez jusqu’à 3 mois avant le début de la formation pour soumettre votre dossier.
– Alternance et POEI : 1 semaine avant la rentrée sous réserve d’avoir trouvé un employeur prêt à signer un contrat.

Absolument !

Et qui mieux que nos propres professeurs, qui sont également les créateurs du programme, pour vous apporter un soutien personnalisé ? Ils se tiennent à votre disposition pour répondre à toutes vos interrogations, qu’elles portent sur la théorie ou la pratique, et ils excellent dans leur approche pédagogique pour vous fournir des réponses éclairantes.

En effet, une assistance est à votre disposition tous les jours de la semaine, de 9h00 à 17h00. Nos formateurs se relaient sur un forum dédié pour vous offrir un accompagnement technique sur mesure, répondant à vos besoins spécifiques. De plus, nous proposons également un soutien pédagogique via la plateforme de communication Slack.

En outre, pour assurer la réussite et l’engagement de chaque apprenant, nos professeurs surveillent attentivement votre progression. Si vous cessez de vous connecter pendant une période prolongée, votre responsable de cohorte prendra l’initiative de vous contacter pour vous accompagner.

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.

DataScientest s’engage à évaluer toutes les options d’adaptation nécessaires, que ce soit en termes de pédagogie, de matériel, d’outils techniques ou d’assistance humaine. Notre objectif est de garantir que vous puissiez suivre votre formation dans les meilleures conditions possibles. Pour toute question relative à votre situation, n’hésitez pas à contacter notre référente handicap, Mathilde, à l’adresse suivante : [email protected]. Nous vous invitons également à découvrir le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son expérience d’accompagnement au sein de l’équipe DataScientest lors de notre webinar intitulé : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans le domaine technologique. »

Lors de votre entrée en formation, vous aurez accès à une plateforme dédiée aux services de carrière qui regroupe tous les ateliers essentiels pour vous aider dans votre recherche d’emploi. Cette plateforme reste accessible en continu, même après la conclusion de votre formation, pour que vous puissiez continuer à bénéficier de son contenu précieux.

Le Pôle Career Management est entièrement dédié à votre réussite professionnelle tout au long de votre parcours de formation. Vous avez la possibilité de planifier des entretiens individuels avec ce service, afin de bénéficier d’un accompagnement personnalisé et de recevoir des réponses à vos questions concernant votre projet de carrière.

En complément, des ateliers carrière sont organisés chaque mois pour vous fournir des compétences essentielles dans votre recherche d’emploi :

– Atelier de création de CV et de profil LinkedIn axés sur les données.
– Atelier de stratégie de recherche d’emploi, couvrant divers sujets tels que la présentation, la reconversion professionnelle, la négociation salariale et la préparation aux tests techniques.

De plus, d’autres ateliers seront définis en fonction des besoins individuels et des tendances du marché. Nous sommes déterminés à vous soutenir à chaque étape de votre transition professionnelle et à vous aider à atteindre vos objectifs de carrière, que ce soit pendant votre formation ou au-delà.

Des Beta-tests sont mis à disposition pour nos alumnis afin de gagner en connaissances data même après la fin de la formation. 

En parallèle, des newsletters élaborées par nos data scientists sont régulièrement envoyées  et sont une source fiable d’informations spécialisées en data science. 

Enfin, la communauté DataScientest ne cesse de s’agrandir, et avec elle l’ensemble de ses alumnis. Pour garder le contact et permettre aux anciens élèves de communiquer entre eux, DataScientest a mis en place un groupe d’alumnis 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. 

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 entre 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 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 !

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