AI Engineer
Développez des solutions d'IA complexes et déployez-les en production.
Période de formation
12 mois à temps plein
Durée de la formation
804 heures supervisées
Une formation flexible 100% en ligne
Démarrez à tout moment votre nouvelle carrière ! Disponible à temps partiel ? Pas de problème, étudiez à votre rythme.Des projets professionnalisants
Apprenez les compétences clés de votre futur métier en validant 15 projets tirés de cas concrets d’entreprise.Un accompagnement personnalisé
Bénéficiez de sessions de mentorat avec un expert du métier.Diplôme de niveau 7 (bac +5)
Décrochez une certification professionnelle « Expert en ingénierie et science des données».
DataAI Engineer
Certification
Diplôme de niveau 7 (bac +5)
Période de formation
12 mois à temps plein
Durée de la formation
804 heures supervisées
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
Votre diplôme
- OpenClassrooms est un établissement privé d’enseignement à distance déclaré au rectorat de l’Académie de Paris.
- À l’issue de votre formation, sous réserve de validation de vos compétences par un jury, vous pourrez obtenir la certification professionnelle « Expert en ingénierie et science des données » enregistrée au Répertoire National des Certifications Professionnelles, de niveau 7 (bac +5) sur les cadres français et européens des certifications (European Qualifications Framework). Cette validation implique d'attester des pré-requis nécessaires et sous réserve que vous terminiez votre parcours dans un délai de 3 ans maximum à compter de votre premier jour de formation (durées ajustées pour les personnes en situation de handicap ou justifiant de besoins spécifiques).
- Si vous envisagez une poursuite d’études, contactez au préalable l’université ou l’école concernée pour connaître la procédure d’équivalence.
DataAI Engineer
Certification
Diplôme de niveau 7 (bac +5)
Période de formation
12 mois à temps plein
Durée de la formation
804 heures supervisées
Une pédagogie basée sur la pratique
- Obtenez des compétences clés en validant des projets professionnalisants.
- Progressez à l'aide d'un expert du métier.
- Gagnez un véritable savoir-faire ainsi qu’un portfolio pour le démontrer.
Les projets et compétences en détail
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Définir le cadre de votre formation
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Choisir et configurer un modèle d’apprentissage déjà entrainé
- Configurer l’environnement de travail pour exploiter des données
projet 3
Anticipez les besoins en consommations de bâtiments
Aidez une grande ville à atteindre son objectif de neutralité en émissions de carbone
30 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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.
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Gérer l'overfitting et l'underfitting avec les techniques adéquates
- Identifier les hyperparamètres
- Optimiser les fonctions d'activation
- Surveiller la qualité des features
projet 7 - en construction
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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Concevoir un système de suivi du cycle de vie du modèle d'apprentissage
projet 9 - en construction
Evaluez les performances d'un LLM
Préparez la mise en production de votre modèle fonctionnel pour une entreprise de retail !
50 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 10 - en construction
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 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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.
projet 11 - en construction
Entrainez votre agent RL
Utilisez TensorFlow et PyTorch pour créer un agent RL capable d’évoluer dans un environnement de jeu
80 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 12 - en construction
Extrayez des données multimodales de sites web
Transformez des données web non structurées en insights exploitables pour booster le e-commerce.
80 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
projet 13 - en construction
Mettez en place des Agents IA
Mettez en place un pipeline IA pour analyser les données industrielles en temps réel.
80 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- Identifier ou créer un modèle d’apprentissage adapté aux contraintes et besoins métiers
- Mettre en place un pipeline de données automatisé et adapté au besoin
- Modéliser une infrastructure compatible avec le SI
projet 14 - en construction
Finetunez votre propre LLM
Adapter un modèle de langage pré-entraîné dans le cadre de consultations médicales pour optimiser les réponses !
80 heures supervisées
projet 15 - en construction
Réalisez le portfolio Ingénieur IA
Réalisez votre portfolio d'ingénieur IA
60 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
- 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
Diplôme
Expert en ingénierie et science des données
Un accompagnement individuel & privilégié
- Bénéficiez de sessions individuelles avec un mentor expert du métier.
- Progressez rapidement dans vos projets grâce à son excellence dans le partage de son savoir-faire.
La communauté OpenClassrooms
- Comptez sur une communauté soudée d’étudiants prête à vous aider 24h/24, 7j/7.
- Partagez vos questions et vos doutes avec des centaines d'étudiants, de mentors et de diplômés sur un réseau social privé.
Comment se déroule un parcours OpenClassrooms ?
Du choix de leur formation au premier jour de leur nouvelle carrière, nos étudiants racontent leur expérience et l'accompagnement qu'ils ont reçu, étape par étape.
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L’abonnement : une formule flexible et à la carte
Pour tous
Les avantages
Date de début et rythme d’études flexibles
Sans engagement : arrêtez à tout moment
Plus vite vous terminez, moins le coût final est élevé
Cette formation nécessite un investissement en temps estimé à 1608 heures dont 804 heures supervisées.
Détails sur la durée de la formation
La durée totale de la formation se compose de :
- 804 heures de formation supervisée avec des projets, encadrés par des mentors
- 804 heures de formation guidée avec des cours et des ressources pédagogiques
La période de formation peut être rallongée en cas de formation à temps partiel.
La durée est estimée et dépend de votre niveau d'entrée en formation, de votre disponibilité, du temps alloué par semaine, de votre capacité et rythme d'apprentissage.
Ce parcours vous intéresse pour votre entreprise ?
Obtenir un devis ou une démoFormation mise à jour le 7 mai 2025