Formation Machine Learning Engineer en Alternance Rémunérée

La numérisation, la montée de l'intelligence artificielle et l'explosion des données ont transformé le paysage professionnel mondial. Face à cette transformation, la France a vu une demande croissante de compétences en IA, machine learning et data science. Sur les cinq dernières années, près de 7 500 spécialistes étaient activement recherchés dans ces domaines. C'est dans ce contexte qu'OpenClassrooms, une institution reconnue, propose une Formation Rémunérée unique et pratique en Machine Learning.

❖ DÉFINITION DU MACHINE LEARNING ENGINEER

Un Machine Learning Engineer (ingénieur en apprentissage automatique) est un professionnel spécialisé dans la conception, la mise en œuvre et la maintenance de systèmes qui peuvent apprendre et prendre des décisions à partir de données. Plutôt que de programmer des règles spécifiques pour effectuer une tâche, ces ingénieurs forment des modèles à l'aide d'ensembles de données volumineux, permettant aux systèmes d'apprendre par eux-mêmes.

Le processus commence généralement par la collecte et le prétraitement des données pour les rendre exploitables. Ensuite, le Machine Learning Engineer sélectionne ou conçoit un algorithme approprié, ajuste ses paramètres et l'entraîne avec ces données. Après l'entraînement, le modèle est évalué pour s'assurer qu'il réalise la tâche souhaitée avec une précision acceptable. Si nécessaire, l'ingénieur ajustera l'algorithme ou les données d'entraînement et recommencera le processus.

Une fois qu'un modèle est satisfaisant, l'ingénieur travaille à son déploiement en environnement de production. Cela peut nécessiter une collaboration étroite avec d'autres professionnels, tels que des ingénieurs logiciels ou des spécialistes des infrastructures.

Au-delà de la technique, un Machine Learning Engineer doit également être conscient des implications éthiques de son travail. Cela comprend la reconnaissance et la correction des biais dans les modèles, ainsi que la garantie du respect de la vie privée.

❖ SES MISSIONS

Les Machine Learning Engineers conçoivent, mettent en œuvre et supervisent l'apprentissage automatique pour résoudre divers problèmes complexes. Voici une liste non exhaustive de leurs missions principales :

▶1. Compréhension des problèmes métiers : Avant de pouvoir appliquer des techniques de machine learning, un ingénieur doit comprendre le problème métier et les objectifs pour concevoir une solution appropriée.

▶2. Collecte et nettoyage des données : Une grande partie du travail en machine learning consiste à collecter, nettoyer et prétraiter les données pour les rendre utilisables pour l'entraînement des modèles.

▶ 3. Conception et mise en œuvre de modèles : Ils choisissent ou conçoivent des algorithmes adaptés au problème, mettent en place les architectures nécessaires (comme les réseaux de neurones pour l'apprentissage en profondeur) et ajustent les paramètres.

▶ 4. Évaluation des modèles : Une fois un modèle formé, il est essentiel de l'évaluer en utilisant des techniques comme la validation croisée pour s'assurer qu'il généralise bien aux données inédites.

▶5. Optimisation : Sur la base des performances du modèle, un ingénieur en machine learning pourra ajuster les hyperparamètres, le traitement des données ou l'architecture du modèle pour améliorer les résultats.

▶6. Mise en production : Une fois satisfait des performances du modèle, l'ingénieur travaille à le déployer dans un environnement de production, où il peut traiter de nouvelles données en temps réel ou par lots.

▶ 7. Maintenance et mise à jour : Les modèles de machine learning peuvent nécessiter des mises à jour périodiques à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles, ou si le domaine du problème change.

▶ 8. Collaboration : Un Machine Learning Engineer collabore souvent avec des data scientists, des ingénieurs logiciels, des experts métiers et d'autres parties prenantes pour transformer des prototypes en solutions robustes et déployables.

▶ 9. Veille technologique : Le domaine du machine learning évolue rapidement. Ainsi, il est essentiel pour un ingénieur de rester à jour sur les nouvelles techniques, outils et meilleures pratiques.

▶ 10. Éthique et biais : Les ingénieurs en machine learning doivent également être conscients des questions éthiques, notamment en ce qui concerne la vie privée, la transparence et les biais potentiels dans leurs modèles.

🎯Le rôle d'un Machine Learning Engineer est à la fois technique et consultatif, nécessitant une compréhension profonde des algorithmes, des outils et des techniques, ainsi que la capacité de travailler en collaboration pour résoudre des problèmes complexes.

❖ STRUCTURE DE LA FORMATION MACHINE LEARNING ENGINEER

La formation de Machine Learning Engineer d'OpenClassrooms est conçue pour être intensément pratique, avec un ratio d'enseignement de 20% théorique et 80% pratique. Cette dernière portion se déroule directement en entreprise, permettant aux étudiants d'acquérir une expérience du monde réel tout en apprenant. Cette approche en alternance combine l'apprentissage théorique avec l'expérience concrète, offrant aux étudiants une opportunité incomparable de mettre immédiatement en pratique leurs compétences.

■ Technologies et Outils

Les étudiants sont formés aux outils et technologies actuellement les plus demandés sur le marché, notamment :

• Langages et outils : Python, Streamlit, Jupyter Notebook, Git, Github, MLFlow.

• Technologies spécifiques : NLP (Natural Language Processing), Computer Vision, Deep Learning, MLOps.

• Plateformes Cloud : AWS, Azure, Heroku, Google Cloud.

• Outils de Big Data : Databricks, API, Hadoop/PySpark.

Cette formation approfondie prépare les étudiants à être immédiatement opérationnels dans l'industrie moderne du machine learning.

❖ NIVEAU ET DURÉE DE LA FORMATION

La formation Machine Learning Engineer rémunérée proposée en alternance est diplômante de niveau 7 (bac +5) et s'étend sur une durée de 9 mois.

❖ PRÉREQUIS

■ Formation et Expérience Professionnelle :

✅ 1. Posséder une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) en domaines comme les mathématiques, l'informatique, la technologie, l'économie, la finance ou l'analyse de données.

OU

✅ 2. Détenir une certification professionnelle de niveau 5 (ou équivalent) complétée par une expérience professionnelle d'au moins 2 ans dans les domaines précédemment mentionnés.

■ Pour les profils ne répondant pas directement à ces critères :

✅ • Avoir une certification professionnelle de niveau 6 (bac+3 ou équivalent) dans n'importe quel domaine, accompagnée d'une expérience professionnelle d'au moins 1 an dans n'importe quel secteur.

✅ • Passer un test de positionnement fourni lors du processus d'admission.

■ Compétences Linguistiques :

✅ • Maîtriser le français à un niveau B2 minimum.

■ Equipements et Ressources Techniques :

✅ • Un ordinateur (PC ou Mac) équipé d'un casque audio, d'une webcam et d'une connexion Internet solide (4 Mbps en envoi et 2 Mbps en réception).

✅ • Possibilité d'installer des programmes complémentaires (être administrateur de l'ordinateur).

✅ • Spécifications de l'ordinateur recommandées :

- Processeur : core i3 ou AMD Ryzen 3 au minimum (idéalement core i7 ou AMD Ryzen 7).

- RAM : 8 Go minimum (16 Go conseillés pour gérer les gros fichiers de données, avec option d'utilisation de Google Colaboratory avec un compte gratuit pour les fichiers volumineux).

- Stockage : idéalement sur SSD.

Ces prérequis garantissent que les candidats ont les compétences fondamentales et les ressources techniques nécessaires pour suivre la formation de manière efficace et en tirer le meilleur parti.

❖ SOUTIEN ET ACCOMPAGNEMENT

Un avantage distinctif de cette formation est l'accompagnement solide offert aux étudiants. Tout au long du cursus, un mentor professionnel guide les étudiants. De plus, les étudiants bénéficient de l'expertise des professeurs, des conseils pédagogiques individualisés et d'une communauté dynamique d'étudiants sur Slack pour un soutien supplémentaire.

❖ DÉBOUCHÉS ET RÉMUNÉRATION

Suite à cette formation rémunérée diplômante, les diplômés ont la qualification pour occuper divers rôles tels que machine learning engineer, data engineer, deep learning engineer et data architect. En termes de rémunération, les statistiques de Glassdoor montrent que pour le poste de machine learning engineer :

✅ • Un profil débutant peut s'attendre à un salaire annuel brut de 44 500 € à 56 000 €.

✅ • Un profil confirmé peut prétendre à une rémunération annuelle brute de 55 500 € à 80 500 €.

Il est à noter que ces chiffres peuvent varier en fonction de la taille de l'entreprise et de la région.

Avec l'expérience, il y a également des opportunités d'évolution vers des postes plus avancés comme AI engineer ou lead data engineer.

❖ MODE DE FORMATION ET FINANCEMENT

La flexibilité est au cœur de cette formation. OpenClassrooms permet aux étudiants de démarrer leur alternance à tout moment de l'année. Les frais de formation sont intégralement pris en charge par l'entreprise, et l'étudiant bénéficie d'une rémunération mensuelle basée sur sa situation. La formation est éligible au CPF et peut être totalement prise en charge par ce dernier. Les équipes d'OpenClassrooms offrent également un soutien actif pour aider les étudiants à trouver une entreprise d'accueil dès le début de leur parcours de manière à garantir l’enseignement pratique de la formation ML et par la même occasion leur assurer une rémunération tout au long de la formation.

🚀 OpenClassrooms offre une formation adaptée aux besoins actuels du marché, en alliant théorie et pratique. Grâce à cette formation Machine learning en alternance rémunérée, les étudiants ont la possibilité d'entrer sur le marché du travail avec une expertise reconnue et une expérience concrète, leur offrant une longueur d'avance dans leur carrière.