Machine Learning Engineer

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).

En tant que Machine Learning Engineer, quelles sont vos missions ?

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

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

« Accompagner les étudiants tout au long de leur formation en leur partageant mon expérience, c'est là tout le sens de mon rôle de mentor. » Alison

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.

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

« 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

« 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 ansen 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.