Machine Learning Engineer

Concevez des modèles prédictifs et autonomes.

Période de formation
9 mois à temps plein
Durée de la formation
603 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 9 projets tirés de cas concrets d’entreprise.

Un accompagnement personnalisé

Bénéficiez de sessions de mentorat hebdomadaires avec un expert du métier.

Diplôme de niveau 7 (bac +5)

Décrochez une certification professionnelle et bénéficiez de notre garantie embauché ou remboursé.*
DataMachine Learning Engineer
Certification
Diplôme de niveau 7 (bac +5)
Période de formation
9 mois à temps plein
Durée de la formation
603 heures supervisées

Devenez machine learning engineer

Concevez des modèles prédictifs et autonomes

À la fois un expert data et un développeur informatique, le machine learning engineer est spécialisé dans l'entraînement et le déploiement des modèles d’apprentissage automatiques. Au sein d’une équipe data, vous serez en charge de créer des algorithmes et de concevoir des programmes auto-apprenants. Vous réaliserez par exemple des moteurs de recommandations, des prédictions pour améliorer les ventes de votre entreprise ou encore de la classification de textes et d'images grâce à des algorithmes de Deep Learning.

Pour cela, vous choisirez le modèle le plus performant, parmi votre palette d’algorithmes : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (deep learning).

 

  1. Explorer et analyser les données pour comprendre les tendances et les performances d'une entreprise ou d'un produit.
  2. Élaborer des modèles prédictifs pour identifier les nouvelles tendances et opportunités (sur des données structurées et non structurées).
  3. Effectuer des classifications grâce à des algorithmes de Deep Learning.
  4. Mettre en œuvre une démarche MLOps complète de gestion du cycle de vie des modèles de bout en bout pour automatiser les processus d'entreprise et améliorer leur efficacité.
  5. Communiquer les résultats à des spécialistes ou à des néophytes grâce à des visualisations.
  6. Participer à l'organisation et au pilotage d'un projet de data science / IA.

Source : EY pour le compte de l’OPIIEC

Nos formations vous permettent d'apprendre par la pratique

Réalisez des projets concrets basés sur des mises en situation professionnelles. Savoir c'est bien, savoir-faire c'est mieux !
Réalisez des projets concrets basés sur des mises en situation professionnelles. Savoir c'est bien, savoir faire c'est mieux !

Vous êtes accompagné par un mentor, professionnel du métier, tout au long de votre formation.

Stéphane Nédélec, Data scientist et mentor OpenClassrooms sur les parcours Data depuis plus de 6 ans
Stéphane Nédélec, Data scientist et mentor OpenClassrooms sur les parcours Data depuis plus de 6 ans

« Mon rôle en tant que mentor est de guider et d'accompagner les étudiants » Stéphane

Quelles sont vos opportunités de carrières et perspectives d’emploi à la suite de cette formation diplômante ?

En suivant notre formation en ligne, vous pourrez exercer de nombreux métiers, dont ceux de machine learning engineer, de data engineer, de deep learning engineer, ou encore de data architect.

Les salaires du marché pour le poste de machine learning engineer : 

  • 45 000 € à 55 000 € brut annuel pour un profil débutant
  • 55 000 € à 80 000 € brut annuel pour un profil confirmé

Cette fourchette peut toutefois varier selon la taille d’entreprise et la région.

Source : Glassdoor

Vous pourrez évoluer vers d’autres métiers data, comme AI engineer ou lead data engineer, après quelques années d’expérience ou en poursuivant vos études dans ce cursus.

Et si vous suiviez cette formation en alternance ?

La formation de Machine Learning 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.

Nos alumni racontent

Quentin BERTHOMMIER, diplômé OpenClassrooms
Quentin BERTHOMMIER, diplômé OpenClassrooms

« Chez OpenClassrooms, j'ai développé un esprit analytique et de recherche. Cette autonomie est primordiale pour une carrière professionnelle, surtout si l’on veut évoluer. » Quentin

 

Ousmane YATTARA , diplômé OpenClassrooms
Ousmane YATTARA, diplômé OpenClassrooms

« J’ai la sensation que mon alternance va faire de moi quelqu'un de neuf ! C'est le meilleur moyen aujourd'hui d’apprendre facilement, par la pratique, et de s’exposer rapidement à la réalité des entreprises. » Ousmane

Les prérequis pour postuler

Pour accéder directement à la certification, les candidats doivent obligatoirement justifier d'un des prérequis 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 ;

Tout autre profil fera l'objet d'une procédure dérogatoire, à savoir :

  • être titulaire d'une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) tous domaines avec une expérience professionnelle tous secteurs d'au moins 1 an ; 
  • et effectuer un test de positionnement. Ce test vous sera transmis lors du processus d’admission.

     

  • Langue : un niveau B2 minimum en français.

  • 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 data science » 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.
  • Obtenez plus rapidement cette certification professionnelle grâce à une Validation des Acquis de l'Expérience (VAE), si vous avez déjà de l'expérience dans ce métier. En savoir plus

Garantie embauché ou remboursé

  • Vous trouvez un emploi dans les 6 mois après la date de validation du dernier projet de votre parcours.
  • Autrement, nous vous remboursons vos frais de scolarité.*
    Voir les détails
DataMachine Learning Engineer
Certification
Diplôme de niveau 7 (bac +5)
Période de formation
9 mois à temps plein
Durée de la formation
603 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

Démarrez votre formation de Machine Learning 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.
13 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Définir le cadre de votre formation
projet 2

Préparez des données pour un organisme de santé publique

L'agence "Santé publique France" a lancé un appel à projet autour des problématiques alimentaires. Vous proposerez une application basée sur des données nutritionnelles.
70 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Déterminer les objectifs du nettoyage des données et de la démarche de mise en œuvre
  • Effectuer des analyses statistiques univariées et multivariées
  • Effectuer des opérations de nettoyage sur des données structurées
  • Représenter des données grâce à des graphiques afin justifier les analyses réalisées
projet 3

Anticipez les besoins en consommation de bâtiments

Pour atteindre son objectif de ville neutre en émissions de carbone en 2050, la ville de Seattle a besoin de vous. Votre mission ? Prédire la consommation électrique des bâtiments municipaux.
90 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Sélectionner et entraîner des modèles d’apprentissage supervisé
  • Créer les variables pertinentes d'un modèle d'apprentissage supervisé ou non-supervisé
  • Évaluer les performances des modèles d’apprentissage supervisé selon différents critères
projet 4

Segmentez des clients d'un site e-commerce

Vous êtes consultant pour Olist, un site e-commerce brésilien. Les équipes marketing ont besoin de segmenter leurs clients pour optimiser les campagnes de communication.
70 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Évaluer les performances des modèles d’apprentissage non supervisé
  • Sélectionner et entraîner des modèles d’apprentissage non-supervisé
projet 5

Catégorisez automatiquement des questions

Sur le site Stack Overflow, les utilisateurs posent des questions liées à l’informatique. Vous êtes en charge de développer un système permettant de tagger automatiquement les questions des utilisateurs.
120 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Concevoir un déploiement continu d'un moteur d’inférence sur une plateforme Cloud
  • Définir et mettre en œuvre un pipeline d’entraînement des modèles
  • Mettre en œuvre un logiciel de version de code
  • Prétraiter des données non structurées de type texte
  • Suivre la performance d’un modèle en production et en assurer la maintenance
  • Utiliser des techniques appropriées de réduction en deux dimensions
  • Réaliser la collecte des données répondant à des critères définis via une API
projet 6

Classez des images à l'aide d'algorithmes de Deep Learning

Une association animalière souhaite automatiser l'identification de ses pensionnaires à partir de leurs photos. C'est l'occasion d'utiliser des modèles de Deep Learning, très performants pour classer des images !
100 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Réduire la dimension de données de grande dimension
  • Utiliser des techniques d’augmentation des données
  • Concevoir ou ré-utiliser des modèles d'apprentissage profond pré-entraînés
  • Évaluer la performance des modèles d’apprentissage profond
  • Prétraiter des données non structurées de type image
projet 7

Développez une preuve de concept

Dans ce projet libre, vous ferez une recherche sur l'état de l'art dans le but de développer une preuve de concept (POC). Vous développerez un tableau de bord pour partager votre démarche et vos résultats.
60 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Réaliser la présentation orale d’une démarche de modélisation à un client interne/externe
  • Réaliser une veille sur les outils et tendances en data science et IA
  • Réaliser un tableau de bord afin de présenter son travail de modélisation à un public
  • Rédiger une note méthodologique afin de communiquer sa démarche de modélisation
projet 8

Réalisez un traitement dans un environnement Big Data sur le Cloud

Votre startup de l'AgriTech souhaite développer une application mobile permettant de détecter des fruits sur une photo. À vous d'industrialiser le modèle à grande échelle grâce aux outils du big data.
40 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Modéliser des données dans un environnement Big Data et en utilisant les outils du Cloud
  • Réaliser des calculs distribués sur des données massives en utilisant les outils adaptés
  • Sélectionner les outils du Cloud permettant de traiter et stocker des données Big Data
projet 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.
40 heures supervisées
Compétences acquises dans ce projet
  • Analyser les risques inhérents au projet et à la gestion des données personnelles
  • Identifer des besoins métiers d’un projet et les formaliser sous forme de user stories
  • Identifier les ressources humaines, techniques et financières d'un projet de data science
  • Intégrer le respect des contraintes légales et éthiques relatives à la collecte de données
  • Piloter ou participer au pilotage du projet en planifiant les différents sprints
Diplôme
Expert en data science

Un accompagnement individuel & privilégié

  • Bénéficiez de sessions individuelles hebdomadaires 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.

Voir le détail des étapes

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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

  • Garantie embauché ou remboursé*

790 € par mois

pour une durée estimée de 9 mois soit 7 110 €

Démarrer mon inscription

Cette formation nécessite un investissement en temps estimé à 1206 heures dont 603 heures supervisées.

La durée totale de la formation se compose de :

  • 603 heures de formation supervisée avec des projets, encadrés par des mentors
  • 603 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 ?

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* Sous réserve des conditions énoncées dans les Conditions Générales de Services

Formation mise à jour le 7 juin 2024