OpenClassrooms becomes an accredited US university.
Discover what this means for youAI Engineer
Développez des solutions d'IA complexes et déployez-les en production.
Training period
12 months full time
Training duration
803 hours supervised
A flexible online program
Imagine starting a brand-new career at any time! Can’t commit to full-time? No problem, study at your own pace.Real-world projects
Acquire the most relevant skills by completing 15 projects based on those required in your future career.Individual learning support
Benefit from mentoring sessions with an expert in the field.Master’s-level diploma
Leave with a “Expert en ingénierie et science des données” professional qualification.
DataAI Engineer
Certification
Master’s-level diploma
Training period
12 months full time
Training duration
803 hours supervised
Devenez AI Engineer
Concevez et déployez des pipelines et modèles d'IA en production
L'AI Engineer est un expert en traitement de données et en modélisation prédictive, chargé de concevoir, optimiser et déployer des solutions de machine learning en production. En s’appuyant sur des technologies robustes comme PostgreSQL, Python, Airbyte, PySpark, Kestra, Redpandas, Pandas, Sk-learn et BentoML, il garantit des workflows performants et scalables pour exploiter les données à grande échelle.
Son rôle couvre l’ingestion, la transformation et l’analyse des données, ainsi que le développement et l’optimisation d’algorithmes de machine learning pour répondre aux enjeux métiers.
Quelles sont les missions d'un AI Engineer ?
- Ingestion et transformation des données
- Exploration et analyse des données
- Développement et optimisation de modèles d’IA
- Déploiement et monitoring des modèles
- Orchestration et automatisation des workflows
Notre pédagogie
Nos formations vous permettent d'apprendre par la pratique.
Votre accompagnement
Vous êtes accompagné par un mentor, professionnel du métier, tout au long de votre formation.
« Mon rôle en tant que mentor est de guider et d'accompagner les étudiants » Stéphane
Vos opportunités de carrière et d'emploi à la suite de ce programme
En suivant notre formation en ligne, vous pourrez exercer de nombreux métiers, dont ceux de AI engineer, de deep learning engineer, ou encore de data architect.
Les salaires du marché pour le poste de AI engineer :
- 45 000 € à 55 000 € brut annuel pour un profil débutant
- 55 000 € à 80 000 € brut annuel pour un profil confirmé
Le salaire peut varier en fonction du niveau d'ancienneté, du secteur d'activité et de la taille de l’entreprise, des responsabilités (hiérarchiques ou budgétaires) et du lieu de travail*.
Vous pourrez évoluer vers d’autres métiers data, comme consultant data scientist après quelques années d’expérience ou en poursuivant vos études dans ce cursus.
*Source : Glassdoor
Nos alumni racontent
« On n'est pas seuls. On est accompagnés par le mentor, les autres étudiants et l'équipe OpenClassrooms, toujours là pour répondre à nos questions. Mes appréhensions se sont levées très vite ! » Anthony
« Avec mon mentor, on a eu une relation plutôt de collègue junior à collègue plus expérimenté. Ce n'est pas formel, on ne parle pas que de boulot ! C'est un lien solide. Il me motive sans trop me mettre la pression et donc j'ai envie d'avancer chaque semaine. » Raphaëlle
Et si vous suiviez cette formation en alternance ?
La formation de AI engineer est disponible en contrat de professionnalisation et en apprentissage.
Avec OpenClassrooms, vous pouvez démarrer votre alternance à n’importe quel moment de l’année. Votre formation est financée par l’entreprise et vous touchez un salaire mensuel, calculé selon votre situation. En plus des projets concrets à valider dans la formation, vous pouvez mettre en pratique directement vos compétences acquises durant votre parcours.
Pour vous soutenir dans cette démarche, les équipes d’OpenClassrooms vous aident à trouver une entreprise prête à vous embaucher dès le début de vos études !
Découvrez-en plus sur l’alternance en ligne chez OpenClassrooms.
Les pré-requis pour postuler
Pour accéder directement à la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d'un des pré-requis suivants :
- Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données
ou
- Être titulaire d’une certification professionnelle de niveau 5 (ou équivalent) avec une expérience professionnelle d’au moins 2 ans en mathématiques, informatique, technologie, économie, finance ou analyse de données
Langue : Pour les candidats dont le français n’est pas la langue maternelle, un niveau de français B2 minimum (niveau courant) sur l’échelle européenne du CECRL est demandé.
-
Matériel et logiciels : l'accès à un ordinateur (PC ou Mac) muni d’un casque son, d’une webcam et d’une bonne connexion Internet (3,2 Mbps en envoi et 1,8 Mbps en réception de données). Pour tester la qualité de votre connexion, cliquez sur ce lien. De plus, il faut être administrateur de votre ordinateur afin de pouvoir installer des programmes complémentaires. Ce parcours nécessite d'être équipé d'un ordinateur avec les spécifications suivantes :
- Core i3 ou AMD Ryzen 3 minimum (idéalement core i7 ou AMD Ryzen 7)
- Mémoire vive (RAM) de 8 Go minimum (16 Go idéalement, mais possibilité d'utiliser Google Colaboratory pour les fichiers de données les plus importants du parcours, avec un compte gratuit)
- Espace disque disponible 256 Go, SSD idéalement
Informations relatives à l'accréditation aux États-Unis
OpenClassrooms est une université américaine, accréditée par la WASC Senior College & University Commission (WSCUC) aux États-Unis.
À l’issue de ce programme, en plus de la certification française associée, les étudiants remplissant les conditions requises obtiendront le diplôme Master’s degree in Data Science. Pour plus de détails consultez notre page dédiée WASC.
Your diploma
- OpenClassrooms is an online training educational establishment, declared as such by the French authority ‘le rectorat de l'Académie de Paris’.
- Once you’ve completed your training program, and subject to validating the required elements, you will receive the professional certification "Expert en ingénierie et science des données", registered to the Répertoire National des Certifications Professionnelles (RNCP) from France compétences. This certification is a Master’s-Level diploma (European Level 7) on the EQF (European Qualification Framework). Completion of this certification entails meeting necessary prerequisites and completing it within a maximum period of 3 years from your first day of training. Duration adjustments are available for individuals with disabilities or specific needs.
- If you intend to continue your studies at another institution after this training program, contact that university or school in advance to learn their entry requirements for equivalency and/or credit transfer.
DataAI Engineer
Certification
Master’s-level diploma
Training period
12 months full time
Training duration
803 hours supervised
A teaching method based on practical experience.
- Acquire key skills for your future career with real-world projects.
- Make progress with the support of an experienced professional.
- Acquire concrete know-how and demonstrate it with a portfolio.
Detailed projects and skills
project 1
Découvrez le métier d'AI Engineer
Mettez-vous dans les meilleures conditions pour réussir votre parcours : projetez-vous dans votre formation, définissez votre planning et appropriez-vous les outils essentiels pour apprendre.
14 hours supervised
Skills acquired in this project
- Définir le cadre de votre formation
project 2
Requêtez des services IA
Mettez en place un environnement IA et exploitez des modèles pour analyser la mode en ligne pour votre entreprise de vêtements.
30 hours supervised
Skills acquired in this project
- Choisir et configurer un modèle d’apprentissage déjà entrainé
- Configurer l’environnement de travail pour exploiter des données
project 3
Anticipez les besoins en consommations de bâtiments
Aidez une grande ville à atteindre son objectif de neutralité en émissions de carbone
30 hours supervised
Skills acquired in this project
- Appliquer des analyses statistiques descriptives et naviguer visuellement dans les données
- Automatiser le processus de nettoyage à l’aide de Python
- Choisir un algorithme adapté aux objectifs visés
- Configurer l'environnement de travail
- Définir la procédure d'entraînement et entraîner le modèle avec les jeux de données
- Préparer les jeux de données afin de mettre les variables sous une échelle commune
- Synthétiser, simplifier ses résultats
project 4
Classifiez automatiquement des informations
Réalisez et évaluez un modèle de classification supervisée tout en consolidant vos compétences en analyse exploratoire et en Machine Learning.
50 hours supervised
Skills acquired in this project
- Configurer l’environnement de travail nécessaire à l’exploitation des données
- Entraîner un modèle d’apprentissage
- Évaluer le modèle d'apprentissage
- Mettre en place un processus de nettoyage afin d’améliorer la qualité des données
- Préparer et transformer des données afin de les adapter au modèle d’apprentissage.
project 5
Déployez un modèle de Machine Learning
Déployez un modèle de Machine Learning en utilisant des outils modernes pour rendre le modèle utilisable en production.
40 hours supervised
Skills acquired in this project
- Configurer l'environnement de travail
- Définir et formaliser les processus de traitement et de stockage des données
- Établir et exécuter un processus de test du SGDB
- Installer et paramétrer un système de gestion de base de données et un outil d’extraction
- Mettre en place un système d'authentification afin de garantir la sécurité des données
- Modéliser une infrastructure compatible avec le SI
- Structurer l’architecture des données et concevoir des BDD
project 6
Initiez-vous au MLOps (partie 1/2)
Plongez dans un problème de classification binaire appliqué à des données bancaires. Découvrez la gestion du cycle de vie d’un modèle de machine learning. Modélisez vos données en utilisant un outil de versionning des modèles : MLflow.
60 hours supervised
Skills acquired in this project
- Gérer l'overfitting et l'underfitting avec les techniques adéquates
- Identifier les hyperparamètres
- Optimiser les fonctions d'activation
- Surveiller la qualité des features
project 7
Concevez et déployez un système RAG
Réalisez un système Retrieval-Augmented Generation fonctionnel basé sur LangChain et le modèle Mistral, soutenu par une base vectorielle Faiss.
60 hours supervised
Skills acquired in this project
- Créer les processus de test
- Exposer les résultats aux directions (via une API) en vue de leur exploitation
- Identifier ou créer une API compatible et l’intégrer pour permettre l’accès aux résultats
- Identifier ou créer un modèle d’apprentissage adapté aux contraintes et aux besoins métier
project 8
Confirmez vos compétences en MLOps (Partie 2/2)
Au sein d'une société financière, vous développerez un dashboard pour expliquer les octrois de crédit. Vous déployerez votre modèle dans le cloud. Vous concevrez votre propre API et automatiserez le déploiement puis vous étudierez le drift du modèle.
50 hours supervised
Skills acquired in this project
- Prendre vos premiers pas en ML Engineering
- Concevoir un système de suivi du cycle de vie du modèle d'apprentissage
project 9
Réalisez le cadrage d'un projet IA
Dans quelques jours va se tenir le COMEX qui validera la roadmap produit de votre entreprise. Vous allez cadrer le projet afin de convaincre les dirigeants que votre produit possède un fort potentiel.
50 hours supervised
Skills acquired in this project
- Conduire les actions et les échanges entre les parties prenantes du projet data
- Définir les modalités de réalisation et de suivi du projet data et le planifier
- Effectuer un prototype de la solution afin d’en confirmer la faisabilité technique
- Identifier de nouvelles opportunités, solutions ou pratiques dans le champ de la data
- Identifier et évaluer les risques de la solution data
- Présenter le projet data et expliquer ses choix afin d’en démontrer la pertinence
project 10
Labellisez et appliquez des approches semi-supervisées en traitement d'images
Votre premier traitement d'image automatique ! Découvrez le deep learning pour les images.
40 hours supervised
Skills acquired in this project
- Identifier ou créer un modèle d’apprentissage adapté aux contraintes et aux besoins métier
- Préparer et transformer des données afin de les adapter au modèle d’apprentissage.
project 11
Entrainez votre agent RL
Utilisez TensorFlow et PyTorch pour créer un agent RL capable d’évoluer dans un environnement de jeu
80 hours supervised
Skills acquired in this project
- Construire des tableaux de bord interactifs afin de visualiser les données
- Définir les flux de données afin de sélectionner une API adaptée aux échanges
- Formater les données et configurer une API
- Identifier et choisir un système d’exposition des résultats
project 12
Extrayez des données multimodales de sites web
Concevez et mettez en œuvre un pipeline d’extraction, de transformation et d’orchestration de données multimodales pour entraîner un détecteur de fake news.
79 hours supervised
Skills acquired in this project
- Charger des données afin de les stocker dans un emplacement adapté
- Définir des indicateurs de performance pertinents
- Extraire des données issues de toutes sources confondues pour les traiter ou les déplacer
- Transformer des données afin de les adapter à leur utilisation finale
project 13
Mettez en place un Agent IA
Réalisez un POC d'agent IA pour l'apprentissage des échecs.
80 hours supervised
Skills acquired in this project
- Étudier un modèle d'apprentissage en lien avec des besoins identifiés
project 14
Finetunez votre propre LLM
Développez un Proof of Concept (POC) d'agent conversationnel de triage médical.
80 hours supervised
Skills acquired in this project
- Ajuster les paramètres des procédures d'entraînement afin d'optimiser la performance
- Évaluer les performances de l’infrastructure sous-jacente au modèle d'apprentissage
- Automatiser le déploiement en intégrant les évolutions du modèle
project 15
Réalisez le portfolio d'AI Engineer
Présentez votre portfolio d'AI Engineer et mettez en oeuvre un projet technique
60 hours supervised
Skills acquired in this project
- Apporter un appui stratégique et méthodologique pour faciliter la prise de décision
- Auditer la solution data afin d’en déterminer l'adéquation avec des besoins identifiés
- Collecter les besoins métiers et analyser le contexte de l'organisation
- Contrôler et analyser le projet data en termes de délais, coûts, livrables et performance
- Identifier une solution technique afin de répondre aux besoins
Diploma
Expert en ingénierie et science des données
One-to-one learning support
- Benefit from individual mentoring sessions with a professional expert in the field.
- Progress rapidly through projects thanks to their expertise in sharing know-how.
The OpenClassrooms community
- Count on our solid student community to give you support 24-7.
- Share your doubts or queries with a comprehensive network of students, mentors, and graduates.
How exactly will I learn on an OpenClassrooms path?
From choosing what to study to starting their new career, our students describe their experiences and the support they received at every step of the way.
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Monthly subscription: The flexible, customizable option
For everyone.
Benefits
Flexible start date and study schedule
Non-binding subscription: Stop at any time
The faster you finish, the less it costs
This training program requires an estimated time commitment of 1606 hours, including 803 hours supervised.
Training duration details
The total training duration consists of:
- 803 hours supervised with projects, coached by mentors
- 803 hours guided with courses and educational resources
The training period can be extended in the case of part time training.
The average duration is estimated and depends on your entry level into training, the time allocated per week, your availability, your capacity, and learning pace.
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Get connected with an expertTraining program last updated on Jan 29, 2026