Data & IA

Formation Data Engineer

  • Bootcamp: 13 semaines
  • Temps partiel: 11 mois

Construisez et automatisez des pipelines de données fiables pour l'entreprise, avec des outils comme Python, Airflow ou AWS.

  • Certificat Mines Paris – PSL
  • Titre RNCP niveau 7
  • 100% en ligne

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Le Cursus Métier Data Engineer

Qu’est-ce que la formation Data Engineer de Liora ?

Avec la formation Data Engineer de Liora, vous apprenez à construire des pipelines qui récupèrent les données de plusieurs sources et les rendent exploitables. Python et Airflow servent à automatiser leur traitement. Le cursus se suit à distance, avec des projets inspirés de cas réels et des masterclass d’experts. Il vous permet de postuler aux postes de data engineer, ingénieur big data ou développeur ETL.

Développez des compétences utiles

  • Python
  • GitHub
  • AWS
  • TensorFlow
  • SQL
  • MLflow
  • Docker

Obtenez des certifications reconnues

Titre RNCP de niveau 7

Mines Paris – PSL Executive Education

Certification AWS Cloud Practitioner

Elaborer

Déployer

Périodes d’apprentissage sur la plateforme Learn

Masterclass animées par un professeur expert

Candidatez dès maintenant à la formation

Notre équipe vous accompagne pour comprendre vos besoins et construire avec vous le parcours de formation le plus adapté.

Prochaines rentrées

    • Temps partiel
    • Bootcamp

    Mardi 3 novembre 2026

    Data Engineer

    A distance

    Français

    Candidater
    • Temps partiel

    Mardi 1 décembre 2026

    Data Engineer

    A distance

    Français

    Candidater
    • Temps partiel
    • Bootcamp

    Mardi 12 janvier 2027

    Data Engineer

    A distance

    Français

    Candidater
    • Temps partiel

    Mardi 2 mars 2027

    Data Engineer

    A distance

    Français

    Candidater
    • Temps partiel
    • Bootcamp

    Mardi 4 mai 2027

    Data Engineer

    A distance

    Français

    Candidater

Contenu de la formation

Apprenez le métier en plusieurs sprints chacun dédié au développement de compétences précises et attendues par les entreprises.

Introduction à Python

Python :
• Maîtriser les variables, types de données et structures de contrôle.
• Utiliser les fonctions, classes et modules pour structurer le code.
• Comprendre les décorateurs, le multithreading et l’asynchronisme pour optimiser l’exécution.
• Introduire les annotations et la bibliothèque MyPy pour améliorer la lisibilité du code.

RGPD & Ethique :
• Comprendre les principes du RGPD et leur impact sur la gestion des données.
• Découvrir les concepts d’anonymisation et de pseudonymisation.

Prompt Engineering & Gen IA (optionnel) :
• Fondamentaux de l’IA générative et du Prompt Engineering, des bases aux techniques avancées
• Applications professionnelles : productivité, créativité, analyse et synthèse
• Enjeux éthiques et juridiques : RGPD, AI Act et limites de l’usage des IA

Outils avancés

Git :
• Introduction au système de gestion de version Git et ses principes fondamentaux.
• Initialisation d’un dépôt Git pour suivre l’évolution des projets.
• Approfondir les concepts clés : branches, tags et merges pour une meilleure organisation du code.

GitHub :
• Découvrir la plateforme GitHub et ses outils collaboratifs.
• Explorer les fonctionnalités majeures comme Fork, Pull Request et Issues.
• Partager ses modifications via les commandes pull et push.
• Présenter GitHub Actions et ses applications pour l’automatisation.

Système Linux et Script Bash :
• Présenter les bases des systèmes Linux et leur fonctionnement.
• Prendre en main un terminal et exécuter des commandes essentielles.
• Écrire et exécuter des scripts Bash pour automatiser des tâches courantes.

Webscraping :
• S’initier au Web Scraping avec la bibliothèque BeautifulSoup.
• Apprendre à naviguer dans un document HTML et extraire des informations spécifiques.

Big Data Variété

 SQL :
• Introduire les bases de données relationnelles et leur fonctionnement.
• Apprendre les bases du langage SQL pour interroger et manipuler des données.
• Approfondir les concepts SQL et leurs applications pour des analyses avancées.

MongoDB :
• Présenter MongoDB et son approche des bases de données NoSQL.
• Se familiariser avec la syntaxe des requêtes pour manipuler les documents.

 HBase :
• Découvrir les bases de données orientées colonnes et leurs spécificités.
• Effectuer des requêtes et modifier des données avec Python et Happybase.

Elasticsearch :
• Comprendre le fonctionnement d’un moteur de recherche et son architecture.
• Présenter les index, leur mode d’emploi et le mapping des données.
• Prétraiter les données avec Ingest Node et analyser du texte avec Text Analyzer.

Neo4J :
• Introduire les bases de données orientées graphes et leurs cas d’usage.
• Apprendre le langage de requête Cypher pour interroger des données relationnelles.
• Charger des données et manipuler un client Python pour Neo4J.

Base de données NoSQL (MongoDB) :
• Présenter MongoDB et son approche des bases de données NoSQL.
• Se familiariser avec la syntaxe des requêtes pour manipuler les documents.

Batch & Streaming

PySpark :
• Introduire le calcul distribué avec PySpark pour traiter de grands volumes de données.
• Présenter les APIs RDD et DataFrame pour optimiser les manipulations de données.
• Construire un pipeline de traitement de données distribuées avec PySpark.
• Explorer le Machine Learning distribué avec Spark MLlib.

Streaming avec Spark :
• Prendre en main Spark Streaming pour traiter des données en temps réel.
• Comprendre le fonctionnement du mini•batch streaming dans Spark Streaming.
• Découvrir les fonctionnalités avancées du Structured Streaming.
• Créer un pipeline de traitement en temps réel avec Structured Streaming.

Kafka :
• Présenter l’architecture et les avantages de la plateforme Kafka.
• Gérer les paramètres des Producers et configurer les clés de partitionnement.
• Maîtriser les paramètres des Consumers et organiser les Consumer Groups.

Data Warehouse

Snowflake :
• Utiliser le Data Warehousing avec une sécurité renforcée et compatible avec les fournisseurs cloud.
• Stocker et analyser des données SQL optimisées pour le cloud.
• Exploiter une architecture qui sépare le stockage et le calcul pour optimiser les coûts et performances.

Data Warehousing avec DBT (ELT) :
• Effectuer des transformations directement depuis un data warehouse.
• Produire des datasets de haute qualité pour l’analyse.
• Automatiser l’exécution des transformations et générer une documentation interactive.

AWS Cloud Practitioner (optionnel) :
• La formation AWS Cloud Practitioner vous permettra d’acquérir une compréhension globale du cloud AWS. Vous allez découvrir les principes architecturaux de base ainsi que tous les aspects suivants : sécurité, support, tarification et gouvernance.

Machine Learning

Machine Learning pour les Data Engineers :
• Prétraiter les données pour optimiser l’entraînement des modèles.
• Sélectionner et optimiser un algorithme de Machine Learning adapté aux données.
• Implémenter des algorithmes de régression et de classification.
• Développer des modèles de clustering pour segmenter les données.

Matplotlib :
• Utiliser Matplotlib pour représenter les données sous forme de graphiques adaptés.
• Construire des visualisations avancées : barplots, scatter plots, box plots, pie plots.
• Créer des applications interactives avec Dash pour visualiser les résultats.

MLflow (optionnel) :
• Présenter l’architecture et les fonctionnalités de MLflow.
• Utiliser MLflow Tracking, Projects, Models et Registry pour gérer les modèles.
• Superviser le cycle de vie complet d’un projet de Machine Learning.

DevOps / Virtualisation

APIs :
• Introduire les APIs et les architectures microservices.
• Présenter les méthodes HTTP et leurs fonctions principales.
• Utiliser FastAPI et Flask pour développer des APIs RESTful.
• Documenter une API avec OpenAPI et gérer les erreurs et performances.

Docker :
• Présenter la containerisation et ses avantages face à la virtualisation.
• Initier au fonctionnement de Docker et à la gestion des images.
• Manipuler les conteneurs et gérer les volumes de stockage.
• Construire une image Docker avec une Dockerfile et la partager sur DockerHub.
• Utiliser docker compose pour orchestrer plusieurs conteneurs.

Kubernetes :
• Déployer et gérer des conteneurs avec Kubernetes.
• Comprendre l’initialisation et l’architecture des clusters Kubernetes.
• Déployer une API avec Kubernetes pour assurer sa scalabilité.

Sécurisation des APIs (optionnel) :
• Comprendre la sécurité des APIs et l’utilisation des clés API.
• Maîtriser l’authentification HTTP Basique et les JSON Web Tokens.
• Explorer l’utilisation de HTTPS pour sécuriser les échanges.

CI/CD et Monitoring

Tests unitaires avec Python :
• Mettre en place des tests unitaires avec Pytest pour valider le code.
• Explorer les tests d’intégration et leur rôle dans la validation des fonctionnalités.
• Intégrer les tests unitaires dans un environnement de développement.

Airflow :
• Découvrir les concepts et principes d’Airflow pour l’orchestration de workflows.
• Comprendre l’utilité des DAGs (Directed Acyclic Graphs) et leur structure.
• Gérer les tâches avec des Operators et surveiller les DAGs via l’interface graphique.

Gitlab :
• Installer, initialiser et gérer un dépôt GitLab.
• Comprendre et utiliser Git Blame, Tag et le suivi des modifications locales.
• Gérer les branches, fusions et résoudre les conflits.

Monitoring

Prometheus & Grafana :
• Comprendre l’utilité du monitoring pour superviser les infrastructures.
• Utiliser Prometheus Query Language pour interroger les métriques.
• Créer des dashboards avec Grafana pour visualiser les données.
• Intégrer le monitoring dans un environnement de production.

Nous sommes là pour vous

Soyez accompagné jusqu’à l’embauche

Coaching, CV, LinkedIn et préparation aux entretiens : notre Équipe Carrière vous accompagne dans votre recherche d’emploi jusqu’à l’embauche.

Ils sont passés chez nous

  • Je suis actuellement en formation chez DataScientest et je suis très satisfait de l’expérience. La plateforme est bien conçue, avec un bon équi…

    Cyril B.

  • Très utile. Le programme du bootcamp est vraiment intense, surtout pour quelqu’un qui n’a pas de background en programmation, mais la formation e…

    Shiva

  • Je viens de finir la formation Data scientist au format bootcamp. C'est intense, il faut s'accrocher, s'imposer un rythme de travail soutenu mais au f…

    Sébastien L.

    Directeur Commercial

  • "Belle experience de formation chez Datascientest," Formation de Très bonne qualité. Merci pour la présentation. Je recommande fortement cette orga…

    Mohamed H.

    Data Engineer

  • J'ai effectué le parcours Data Science 2024-2025 et j'en ai été ravie. Les cours sont de très bonne qualité, vraiment dense alors il faut s'accro…

    Rita V.

    Consultante Data chez Dassault Aviation

  • Une formation engagée depuis 2023 allant de la data science au data management en passant par le déploiement, pour toutes ces formations le même co…

    Daniel L.

  • Un parcours informatique valorisant ! Je suis ravi de partager mon expérience avec ce bootcamp ! Après avoir obtenu ma licence, je cherchais un moye…

    Dotun O.

  • J'ai suivi une formation complète Ingénieur Machine Learning chez DataScientest. je dois avouer que le niveau de rigueur et d'exigence aux apprenant…

    Prudence A.

  • Flexible mais (très) engageant, je recommande vivement. J’ai adoré le format, qui était parfait pour moi en tant que jeune parent. J’ai égalem…

    Christian M.

    AI Scientist

  • J'ai bien suivi la formation d'Administrateur des Systèmes,Réseaux, Cloud et en Cybersécurité. Les cours ont été bien structurées et faciles à…

    Djailani A.

  • J’ai suivi la formation Bootcamp Data Analyst de décembre 2024 à mars 2025 en anglais. Le format intensif a plein temps et en ligne correspondait …

    Ivanne P.

    Data Analyst et formatrice chez Liora

  • Très bon parcours de montée en compétences (9 mois) pour devenir Data Analyst. Format asynchrone parfait pour une reconversion (2 jours/semaine) en…

    Jean-Baptiste V.

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    Marius

  • Le format à distance est très pratique, l'équipe est très présente en cas de besoin donc on ne se sent pas seul dans l'apprentissage. Les cours s…

    Ela C.

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    Benjamin S.

    Data Scientist

  • Je suis actuellement la formation Datascientist DevOps et la formation est intéressante et très complète. La structure globale du programme est bie…

    Yann D.

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Processus d’inscription

Prise de rendez-vous

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Finalisation et inscription

Frais et financement

Selon votre pays de résidence, nous proposons plusieurs solutions de financement.

Frais de formation : 7 490 €

Ce montant inclut la préparation au passage de l’examen pour l’obtention de la certification AWS Certified Cloud Practitioner. À la clé, un badge reconnu dans l’univers AWS, pour valoriser vos compétences cloud.

Liora vous propose plusieurs solutions de financement, professionnelles ou personnelles, adaptées à votre situation. Nos conseillers vous aideront à trouver celle qui vous correspond.

Vous avez des questions ?
Nous avons les réponses

Le Data Engineer conçoit et maintient les infrastructures qui permettent de collecter, stocker, transformer et mettre à disposition les données de l’entreprise.

Ses missions couvrent notamment la création de pipelines de données, la maintenance des architectures big data, l’automatisation des traitements et le contrôle de la qualité des données. Il fournit ainsi des données fiables et exploitables aux Data Scientists, Data Analysts et équipes métier.

Ce métier mobilise des compétences en programmation, en bases de données, en cloud, en DevOps et en communication avec les équipes techniques et opérationnelles.

Vous manipulerez un écosystème complet consacré au data engineering :

– Programmation et développement : Python, Git, GitHub, Linux, Bash, API et tests unitaires.
– Bases de données : SQL, MongoDB, HBase, Elasticsearch et Neo4j.
– Big data et streaming : PySpark, Spark Streaming et Kafka.
– Cloud et data warehousing : AWS, Snowflake et dbt.
– DevOps, orchestration et monitoring : Docker, Kubernetes, Airflow, GitLab, Prometheus et Grafana.
– Machine learning : Matplotlib et MLflow.

Certains modules, notamment le prompt engineering, l’IA générative, MLflow et la sécurisation des API, sont proposés en option.

La formation vise l’obtention des blocs de compétences 2 et 3 de la certification de niveau 7 « Data Engineer », délivrée par DataScientest et enregistrée au RNCP42655 sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 17-07-2026. La fiche officielle est consultable sur France Compétences.

Le titre RNCP42655 est composé de 4 blocs de compétences : 
Bloc 1  Concevoir un projet d’architecture technique de gestion de données
Bloc 2 Elaborer une architecture technique de gestion de données
Bloc 3 Déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle
Bloc 4 Piloter un projet d’architecture technique de gestion de données

Chaque bloc peut être validé indépendamment, la validation d’un bloc est définitive. 

En outre, la formation prépare à la certification AWS Certified Cloud Practitioner, obtenue uniquement après réussite à l’examen officiel supplémentaire. Le coût de l’examen AWS est inclus dans le montant total de la formation. 

Un Data Engineer travaille dans les organisations qui collectent et exploitent d’importants volumes de données :

– Les grandes entreprises, au sein des équipes data, cloud, informatique ou innovation.
– Les entreprises de services numériques et les cabinets de conseil.
– Les start-up et scale-up développant des produits fondés sur la donnée.
– Les secteurs de la banque, de l’assurance, de la santé, de l’industrie, du commerce et des télécommunications.

Il collabore notamment avec les Data Scientists, Data Analysts, développeurs, architectes cloud et équipes métier.

En France, 80 % des offres de Data Engineer proposent un salaire brut mensuel compris entre 2 034 € et 4 583 €, soit environ 24 400 € à 55 000 € brut par an, selon France Travail.

La rémunération varie selon l’expérience, la localisation, le secteur, la taille de l’entreprise et la maîtrise des technologies cloud, big data et DevOps. Pour approfondir, consultez notre guide du salaire du Data Engineer.

La qualité de la formation repose sur un programme conçu par nos équipes d’experts en interne, en lien avec des entreprises françaises et européennes, afin de rester aligné avec les outils, les process métier et les compétences recherchées par les recruteurs.

Liora détient également la certification Qualiopi, délivrée par un organisme certificateur indépendant sur la base du référentiel national qualité.

Cette certification est valable 3 ans et prévoit un audit de surveillance obligatoire environ 18 mois après son obtention. Elle atteste notamment:

– des programmes clairs, complets et adaptés aux besoins du marché du travail;
– des méthodes pédagogiques structurées;
– des formateurs qualifiés et expérimentés;
– un accompagnement personnalisé et un suivi régulier de la progression;
– la conformité requise pour certains financements, comme le CPF, France Travail ou les OPCO.

La certification AWS Certified Cloud Practitioner valide une compréhension générale du cloud AWS.

La préparation intégrée à la formation couvre :

– Les fondamentaux AWS.
– La sécurité et le modèle de responsabilité partagée.
– La facturation et le support.

L’obtention de la certification est conditionnée à la réussite de l’examen officiel en ligne supervisé. Le coût de l’examen est inclus dans les frais de formation et un voucher est remis lorsque l’apprenant est prêt à le passer.

La validation du titre RNCP complet rend accessible les types d’emplois suivants :
Data Engineer
Ingénieur data / big data 
Développeur data 
Machine learning engineer    

À la suite de votre formation, vous pouvez compléter votre parcours en suivant la formation Data Product Management et ainsi viser les autres blocs de compétences du titre RNCP.

Après analyse des certifications comparables, des équivalences partielles de la certification RNCP sont recensées sur France Compétences, consulter la fiche RNCP. 
En terme de passerelle, le Data Engineer peut s’orienter vers les métiers tels que Chef de projet en intelligence artificielle ou Data Scientist.
Pour connaître les conditions requises dans le cadre d’une passerelle durant la formation, il faudra vous rapprocher des établissements dispensant le titre visé.

Pour accéder au dispositif menant à la certification, le candidat qui veut entrer en 1ère année doit justifier d’un diplôme ou titre RNCP de niveau 6 ou de la validation de 180 crédits ECTS. Les candidats doivent aussi avoir la compréhension des langages SQL, Python et le système Linux et connaître le métier visé par le projet professionnel. Ces notions sont évaluées via un test de positionnement en amont de l’entrée en formation.

Vous devez disposer d’un ordinateur, d’une webcam et d’une connexion internet d’au moins 4 Mb/s en envoi et 2 Mb/s en réception.

Deux formats sont proposés :

– Bootcamp : 13 semaines.
– Temps partiel : 11 mois.

La différence se joue uniquement sur le rythme d’apprentissage : le bootcamp est un format intensif sur quelques mois, idéal si vous êtes disponible à temps plein, tandis que le temps partiel s’étale sur une période plus longue avec un volume horaire hebdomadaire réduit, compatible avec une activité professionnelle.

Le programme, la certification visée et l’accompagnement pédagogique restent identiques dans les deux formats, qui se déroulent tous deux 100 % à distance.

La formation se déroule 100% à distance. Ainsi, vous pouvez la suivre quel que soit l’endroit où vous vous trouvez.

Nos équipes s’organisent selon votre rythme pour vous accompagner dans la finalisation de votre dossier. Le traitement est assuré sous une semaine. Si votre projet est déjà bien défini, l’inscription est peut-être finalisée en une journée. À noter : en cas de financement via le CPF, comptez 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.

Pour finaliser votre inscription, rendez-vous sur la page ci-dessous :

Les frais de formation s’élèvent à 7 490 €.

L’évaluation combine un test de positionnement, des cas pratiques en ligne tout au long du parcours et des épreuves certificatives.

– Le bloc 2 du RNCP42655 est évalué par une étude de cas en ligne : À partir d’un dossier documentaire, le candidat devra élaborer une architecture technique de gestion de données dans le respect de la réglementation et des exigences en termes de sécurité tout en limitant l’impact écologique de la solution.

– Le bloc 3 du RNCP42655 est évalué par une étude de cas en ligne : À partir d’un cas réel ou fictif, le candidat devra déployer une solution d’analyse de données massives intégrant l’intelligence artificielle. Le candidat devra ensuite orchestrer les services de la solution, contrôler la mise en production et automatiser le déploiement de nouvelles versions.

Tout au long de la formation, vous menez un projet fil rouge en groupe, sur un sujet inspiré de cas réels d’entreprise et actualisé chaque mois (avec la possibilité de proposer votre propre sujet, sous validation de l’équipe pédagogique). Conçu pour vous rendre pleinement opérationnel, il vous confronte à des données brutes non nettoyées et mobilise environ un tiers de votre temps de formation. Encadré par un mentor, il donne lieu à des livrables concrets (code, dashboard) et à une soutenance devant jury, tout en développant vos soft skills : présenter, vulgariser et valoriser votre travail.

La formation est dispensée en français : cours, masterclass, supports et accompagnement pédagogique, etc.

Un niveau d’anglais de base reste toutefois utile pour comprendre les anglicismes techniques propres au domaine, ainsi que la documentation de certains outils, souvent rédigée en anglais.

Oui, l’accompagnement humain est au cœur de la formation. Nos professeurs, également concepteurs du programme, vous suivent de bout en bout :

  • Assistance quotidienne : les formateurs se relaient sur un forum dédié, du lundi au vendredi de 9h à 17h, pour répondre à vos questions théoriques ou pratiques.
  • Échanges continus sur Slack : un accompagnement pédagogique complète le forum pour ne jamais rester bloqué.
  • Suivi proactif de votre progression : en cas d’absence prolongée sur la plateforme, votre responsable de cohorte prend directement de vos nouvelles.

Non, aucun stage n’est prévu pendant ou à l’issue de la formation. Le cursus est conçu pour vous rendre opérationnel sans passer par cette étape : le projet fil rouge, mené sur des données et des problématiques réelles d’entreprise, joue le rôle de mise en pratique professionnelle. Vous bénéficiez par ailleurs d’un accompagnement carrière personnalisé (coaching, ateliers, salons de recrutement) pour faciliter votre insertion directe sur le marché du travail.


Selon votre profil, voici les différents dispositifs de financement disponibles pour votre formation :

– Mon Compte Formation (CPF) : un crédit de 500 € est versé chaque année sur le CPF des salariés et indépendants en activité, dans la limite d’un plafond de 5 000 €. Pour les travailleurs reconnus handicapés, ce crédit annuel est majoré (généralement 800 €, avec un plafond porté à 8 000 €).

– Transitions Pro : ce dispositif (ex-CIF) permet aux salariés de financer une formation certifiante pour une reconversion ou une montée en compétences, avec une possible prise en charge des frais pédagogiques et de la rémunération pendant la formation.

– France Travail (AIF) : en complément du CPF, l’Aide Individuelle à la Formation permet de financer jusqu’à 100% des frais de formation pour les demandeurs d’emploi inscrits à France Travail.

– Financement entreprise : l’employeur peut financer la formation dans le cadre de la GPEC, suivie sur le temps de travail (avec accord de l’employeur) ou en parallèle de l’activité, pour les salariés et travailleurs handicapés.

– Financement personnel : paiement comptant en une fois ou échelonné jusqu’à 36 mensualités selon l’étude du dossier, ouvert aux salariés, demandeurs d’emploi, indépendants, travailleurs handicapés et étudiants.

Pour en savoir plus sur les frais de formation les financements adaptés à votre profil, prenez rendez-vous avec un de nos conseillers.

Oui, en général les différents modes peuvent être cumulés. Pour obtenir une confirmation, prenez rendez-vous avec un de nos conseillers.

Depuis le 26 février 2026, le CPF est plafonné à 1 500 € par dossier de formation, mais uniquement pour les formations enregistrées au Répertoire Spécifique (RS). Les formations enregistrées au RNCP, comme cette formation-ci, ne sont pas concernées par ce plafond : le titulaire peut mobiliser l’intégralité de son solde CPF disponible.

Pour en savoir plus, prenez rendez-vous avec un conseiller.

Dès le début de votre formation, notre Équipe Carrière vous accompagne de manière individuelle et personnalisée :
– définition de votre projet professionnel
– coaching pour optimiser votre CV et votre profil LinkedIn
– préparation aux entretiens techniques et RH
– et stratégie de recherche d’emploi.

Vous bénéficiez également d’ateliers carrière collectifs (plus de 70 par an), de ressources exclusives sur notre plateforme, d’un canal Slack dédié et d’une mise en relation directe avec les recruteurs via nos job datings et salons de recrutement.

Dès votre premier jour de formation, pendant la formation, et même à l’issue de celle-ci, vous accédez à une plateforme Career Service regroupant tous les workshops utiles à votre recherche d’emploi, accessible même après la formation. L’équipe Career Management vous accompagne individuellement sur rendez-vous tout au long de votre parcours.

Chaque mois : une journée dédiée à la recherche d’emploi (CV, négociation de salaire, tests techniques), un atelier animé par une consultante senior et un Alumni Talk. S’y ajoutent le salon du recrutement Liora, des webinars experts et un canal Slack dédié centralisant ateliers et offres d’emploi.

Pour en savoir plus, découvrez notre accompagnement carrière.

Liora 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 : [email protected]

d’autres voies sont possibles

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