Formation Machine Learning Engineer

Le Machine Learning Engineer est apparu avec l’évolution des besoins et des missions données aux équipes Data Science. Les experts professionnels du monde de la Data ont fait face à une demande de connaissances techniques liées à la collaboration sur l’entraînement de modèles. Les entreprises font ainsi face à des besoins croissants d’automatisation et de déploiement de modèles prédictifs sur le Cloud.

Les organisations, entreprises, secteurs publics et associations ont de plus en plus besoin de mettre à disposition de leurs clients, partenaires ou publics, des modèles prédictifs basés du Machine Learning.

L’objectif du Machine Learning Engineer est de prendre un modèle de prédiction basé sur du Machine Learning, de le conditionner (grâce à des APIs et containers), de le tester (avec des tests unitaires) et de mettre en place son déploiement sur un cluster Kubernetes.

Le Machine Learning Engineer est un expert polyvalent qui occupe une place majeure dans les équipes Data Science.

Alors n’hésitez plus et rejoignez notre cursus expert !

Le Machine Learning Engineer partage des missions communes avec le Data Scientist. Comme lui, il développe des algorithmes de Machine Learning afin de résoudre des problèmes de classification, de recommandation, mais le Machine Learning Engineer, lui, pourra déployer ces modèles, par exemple, sur le Cloud.

Un Machine Learning Engineer peut évoluer dans de nombreux secteurs. Il travaillera notamment sur la détection d’anomalies, la détection des fraudes, le classement des recherches, la classification des textes/sentiments, la détection des spams et bien d’autres volets du Machine Learning.
Un Machine Learning Engineer est aussi chargé d’orienter l’utilisation des technologies, des données, du Machine Learning.

Les missions sont ainsi diverses et variées. Il applique notamment les pratiques et les normes de développement de logiciels afin de mettre au point des solutions robustes et pérennes. Pour cela, il doit maintenir un rôle actif dans chaque partie du cycle de vie du développement des solutions à base de Machine Learning. Il lui est aussi nécessaire de guider les équipes non techniques dans la compréhension des bonnes pratiques pour orienter le développement de ces solutions.

Voici quelques missions du Machine Learning Engineer :

– Mettre en production des algorithmes de Machine et Deep Learning ;
– Maîtriser les techniques de manipulation et pré-traitement de données ;
– Développer des APIs ;
– Automatiser l’entraînement de modèles prédictifs et déploiement sur le Cloud (conteneurisation).

Afin d’intégrer la formation, il convient d’être titulaire d’une certification de niveau 6 ou équivalent, dans les domaines de l’informatique et/ou du numérique. Un bon niveau en mathématiques est également nécessaire. 
 
Ces prérequis existent car bien que la formation soit centrée sur la data science, et non pas les mathématiques, celles-ci sont nécessaires à la bonne compréhension des notions abordées, comme par exemple les algorithmes de Machine Learning.
 
L’accès au dispositif est soumis à l’étude du dossier ainsi qu’à des examens (écrits + entretien) portant avant tout sur les objectifs et la motivation des postulants ; ils peuvent également comporter des éléments d’appréciations relatifs à des aspects plus techniques, aux stages et expériences professionnelles antérieurs
 
Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

Référentiel pédagogique — Machine Learning Engineer
(Certification RNCP38587)

Modules et blocs de compétences visés
Module : Data Product Manager
Bloc 1 : Mesurer l’apport de l’intelligence artificielle dans la stratégie du système d’information de l’entreprise
Module : Data Scientist
Bloc 2 : Élaborer et mettre en production des modèles d’algorithmes d’analyse, de gestion et de traitement de la donnée
Module : ML OPS
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

Validation du titre complet
Chaque bloc peut être acquis individuellement.
Pour obtenir le titre complet :
– Obtenir une note ≥ 10/20 à chaque bloc.
– Réaliser une période en entreprise de 130 jours minimum.

1. Stratégie et vision IA :
– Identifier les opportunités d’intégration de l’intelligence artificielle dans la stratégie d’entreprise.
– Mesurer la valeur ajoutée et l’impact business des projets IA.
2. Modélisation et Data Science :
– Collecter, nettoyer et préparer les données pour l’analyse.
– Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning et Deep Learning.
– Mettre en production des algorithmes de traitement et de prédiction.
3. Infrastructure et déploiement (MLOps) :
– Concevoir et maintenir une infrastructure de données complète (acquisition, stockage, traitement, restitution).
– Automatiser les workflows d’apprentissage machine (CI/CD, pipelines, monitoring).
– Assurer la scalabilité et la fiabilité des systèmes d’IA en production.
4. Gestion de projet IA :
– Piloter un projet d’intelligence artificielle de bout en bout.
– Coordonner les parties prenantes techniques et métiers.
– Garantir le respect des objectifs, des délais et de l’éthique des données.

Tout au long de la formation, vous mènerez plusieurs projets en groupe, en lien direct avec les modules du cursus :

1. Module : Data Scientist
– Projet : Développement d’une solution d’intelligence artificielle (Machine Learning & Deep Learning)
– Objectif : Mettre en œuvre un modèle complet d’analyse et de prédiction à partir de données réelles.
2. Module : MLOps
– Projet : Problématique de déploiement et de mise en production
– Objectif : Apprendre à industrialiser un modèle IA, créer des pipelines, gérer le monitoring et le déploiement.
3. Module : Data Product Manager
Projet : Conduite d’un projet IA en 3 étapes :
– Analyse du besoin
– Étude de faisabilité
– Déploiement du projet
– Objectif : Comprendre le cycle complet de vie d’un produit IA et sa gestion stratégique.

Origine et nature des projets :

– Projets issus du catalogue DataScientest, basés sur des problématiques techniques réelles d’entreprise.
– Possibilité de proposer un projet personnel, sous réserve de validation par l’équipe pédagogique.
– Objectif : passer de la théorie à la pratique et appliquer concrètement les notions vues en cours.

Compétences transverses développées :

– Ces projets favorisent également le développement de soft skills clés :
– Savoir transmettre et vulgariser son travail.
– Présenter ses résultats de façon claire et structurée.
– Mettre en valeur les données via des outils interactifs (ex. : dashboards, Streamlit…).

Répartition du temps projet (environ 200 h) :

– Projet Data Scientist : 120 h
– Projet MLOps : 50 h
– Projets Data Product Manager : 30 h

Ces projets représentent environ un tiers du temps total de formation.

Accompagnement pédagogique :

– Encadrement par des mentors DataScientest.
– Suivi régulier pour s’assurer de votre progression et vous guider dans la réalisation des projets.

Selon les responsables data des plus grands groupes du CAC 40, savoir communiquer à la fois à l’oral et à l’écrit est plus important que maîtriser le corps du métier de l’entreprise pour un Data Scientist et donc pour un Machine Learning Engineer.

Dès lors nous avons pris cela en compte dans notre cursus qui met également l’accent sur les soft-skills avec :

– Les soutenances orales du projet ,qui permettent de développer ces compétences.
– Des masterclass dédiées à la gestion de projet et à l’interprétation des résultats.
– Des masterclass sur les meilleures pratiques sur des outils dédiés.

Vous aurez aussi la possibilité de participer à des ateliers CV et du coaching carrière via les careers managers de DataScientest.

Si vous souhaitez renforcer vos compétences, DataScientest a mis en place différents cursus experts ainsi que des certifications éditeurs (AWS ou Microsoft Azure) pour vous permettre d’approfondir vos connaissances et vous perfectionner dans la data.

Si le fonctionnement de Siri ou la création de voitures autonomes vous intéressent, le cursus Deep Learning est fait pour vous ! A travers deux parcours de spécialisation, vous connaîtrez tout sur le traitement du langage avec le Natural Language Processing (NLP), ou bien, sur le traitement de l’image grâce à la Computer Vision.

Vous pouvez aussi suite à la certification Cloud Practitioner vous spécialiser en vous préparant pour une certification plus technique d’AWS (AWS Solutions Architect) ou même de vous former 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.

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.

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 terme 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.

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.

Après votre inscription sur le site, nous vous contactons une première fois pour une présentation de ce qu’est DataScientest, de ce que nous pouvons vous offrir mais aussi de votre parcours et vos souhaits. L’idée est d’aligner dès ce moment là vos attentes avec nos parcours de formations.

Vous pouvez bien évidemment aussi prendre directement rendez-vous en cliquant ici ! 

Après vérification des prérequis d’accès à la formation, nos conseillers vous enverront un test de positionnement afin de vérifier vos connaissances.

Il s’agit essentiellement de questions mathématiques abordant principalement des notions de base (niveau L1/L2) en probabilités, statistiques, analyse et algèbre.

Une fois ce test passé, un membre de l’équipe d’admission prendra contact avec vous pour échanger sur vos résultats et valider votre projet professionnel, vos motivations, et enfin sur la pertinence de votre projet pédagogique.

Une fois votre projet confirmé, vous passez en phase d’inscription avec nos équipes qui s’occuperont d’initier votre formation Machine Learning Engineer et de la mettre en place avec vous dans tous ses aspects.

La formation Machine Learning Engineer est accessible par la voie de la formation continue.

Délais d’accès :

– Financement CPF : jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session
– Autres financements : jusqu’à la veille de la date de démarrage dans la limite des places disponibles

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 !

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.

Oui, vous bénéficierez d’un accompagnement personnalisé tout au long de la formation. Nos professeurs, qui sont aussi les concepteurs du programme, sont disponibles pour répondre à toutes vos questions. Un forum d’entraide et un suivi pédagogique via des outils comme Slack sont également disponibles.

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 : [email protected].

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

Nos équipes s’adapteront à vos contraintes et vous aideront à finaliser votre dossier dans les meilleurs délais. Nous ferons notre maximum pour que ces délais ne dépassent pas une semaine.
Si vous êtes motivé et sûr de votre projet, vous pourrez terminer votre inscription dans la journée !

A noter qu’il faudra compter jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session si vous mobiliser votre CPF pour financer votre parcours.

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 :
– Une journée entière est organisée pour vous aider à optimiser votre recherche d’emploi avec différents sujets sur la présentation, le changement de carrière, la négociation de salaire et l’entraînement aux tests techniques. A ces sujets s’ajoutent d’autres workshops à définir en fonction des besoins de chacun.
– Vous bénéficiez d’un atelier carrière avec l’intervention d’une consultante senior experte.
– Différents sujets pour aider dans la recherche d’emploi sont abordés : comment combattre le syndrome de l’imposteur, comment se créer un réseau, comment rédiger un bon CV et Linkedin orienté Data.
– Participez à un Alumni Talk. Un alumni prend la parole afin de partager son expérience de formation, de recherche de travail et vous donner des tips.

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.