Formation MLOps / LLMOps

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 et 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.

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 et une bonne connaissance du Machine Learning est également nécessaire 

Le programme MLOps/LLMOps est structuré en 7 sprints thématiques avec une spécialisation en MLOps ou LLMOps dès le sprint 3 :

– Sprint 1 : Fondamentaux MLOps
– Sprint 2 : Isolation et réglementation
– Sprint 3 : Architecture
– Sprint 4 : Experimentation & Versioning
– Sprint 5 : Pipeline & Serving
– Sprint 6 : Monitoring et Qualité
– Sprint 7 : Scaling & Production

Pour un volume horaire total de 250 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 5 mois.

Prenez rendez-vous pour en savoir plus

À la fin de votre formation vous :

– aurez acquis les outils fondamentaux de programmation avancée ;
– serez capable de construire, déployer et sécuriser une API ;
– saurez gérer la gestion, l’orchestration et l’automatisation des tâches nécessaires au sein des applications ;
– saurez assurer, surveiller, opérationnaliser et gérer les modèles d’IA utilisés en production.

Tout au long de la formation, les apprenants réalisent un projet concret d’environ 80 heures visant à combiner progressivement l’ensemble des compétences acquises. Ce projet, mené en binôme ou en trinôme, peut être choisi parmi un catalogue de sujets actualisés mensuellement et inspirés de problématiques professionnelles, ou proposé à titre personnel sous validation pédagogique.

À partir de données réelles et non nettoyées, les apprenants conçoivent progressivement une solution industrialisable : système ML en production pour la spécialité MLOps, ou workflow LLM/RAG/agent pour la spécialité LLMOps. Ils sont accompagnés par un mentor projet afin d’aligner leurs travaux avec les standards professionnels : reproductibilité, qualité du code, observabilité, documentation, déploiement et soutenance. 

Ce projet permet de passer efficacement de la théorie à la pratique, renforce l’employabilité, et constitue une preuve concrète des compétences lors des entretiens.

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 écrites et 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 en “data visualisation” et sur des outils dédiés.

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

La formation vise l’obtention des blocs de compétences 3 et 4 de la certification RNCP38587 « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » 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.

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 :

– 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.

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

A l’issue de l’obtention du bloc de compétences 3 et 4 du RNCP38587, l’emploi accessible est  MLOps, un métier technique à mi-chemin entre l’ingénieur logiciel et le Data Scientist. L’objectif d’une équipe MLOps étant d’automatiser le déploiement de modèles ML dans le système logiciel principal ou en tant que composant de service.

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

À  la  suite  de  votre  formation, vous pouvez décider de décrocher l’entièreté de la certification de niveau 7 (bac +5) RNCP38587 « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » délivrée par ANAPIJ et 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.

Si vous  souhaitez  renforcer  vos  compétences, Liora propose également 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 :

– Analyser les données avec Microsoft Power BI RS5445
– Mettre en œuvre DevOps pour le cloud Microsoft Azure RS5343

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 une analyse des certifications RNCP comparables, des équivalences partielles de la certification “Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle” sont recensées au Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP) de France Compétences. Pour plus d’informations, se référer à la fiche RNCP38587.

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. 

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 Liora et des Data Ateliers qui vous permettent d’améliorer votre culture générale sur la Data.

En parallèle, la communauté Liora 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, Liora 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 Liora, 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 :

– 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.

Liora 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 Liora nous en sommes convaincus, seul un suivi personnalisé assure un apprentissage de qualité ! 

La formation vise l’obtention des blocs de compétences 3 et 4 de la certification RNCP38587 « Expert en ingénierie de l’intelligence artificielle » enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles sur décision du Directeur général de France Compétences en date du 09-02-2024.

Les modalités d’évaluations des blocs 3 et 4 sont détaillées ci-après : 

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).

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.

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].

Découvrez le témoignage d’une apprenante en situation de handicap et son accompagnement par l’équipe Liora sur le webinar : « Handicap & emploi : saisissez l’opportunité d’une carrière dans la tech

Si vous êtes inscrits à Pôle Emploi, vous êtes potentiellement éligible à l’AIF, l’aide individuelle à la formation.

Liora 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.

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 Liora 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 Liora en accompagnement carrières, cliquez sur ce lien.