Formation Machine Learning Engineer – Certification RNCP + AWS

Comme pour le Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer ou Prompt Engineer, le salaire auquel peut prétendre un Machine Learning Engineer varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle. En moyenne, un Machine Learning Engineer junior peut gagner entre 40 000€ et 45 000€ par an. Le salaire d’un expert peut monter jusqu’à 65 000€ par an.

Cette formation Machine Learning Engineer couvre tout le spectre des compétences essentielles pour concevoir, développer et déployer des solutions d’intelligence artificielle. Vous développerez notamment :

• Programmation en Python et manipulation des données (Pandas, SQL)
• Machine Learning (classification, régression, clustering, séries temporelles, recommandation…)
• Deep Learning (réseaux de neurones, computer vision, TensorFlow, PyTorch…)
• Déploiement et MLOps (Docker, AWS, FastAPI, MLflow, Streamlit, Jenkins, Kubernetes…)
• Data Engineering (PySpark, intégration de données, APIs)
• Cloud et architecture (préparation AWS Cloud Practitioner, Azure, GCP)
• Gestion de projet IA et respect des normes (éthique, RGPD, tests, documentation)

Chaque compétence est mise en pratique via des projets concrets et encadrés.

Un Machine Learning Engineer conçoit des systèmes intelligents capables d’apprendre à partir de données. Il construit des algorithmes, les entraîne, les évalue, les optimise, et les déploie dans des environnements réels. Il collabore aussi étroitement avec des Data Scientists, des Data Engineers et des équipes produit.

Oui, si vous avez un Bac+3 dans un domaine technique ou un bon niveau en mathématiques et programmation. La formation commence par un socle fondamental solide pour permettre une montée progressive. Les profils autodidactes peuvent également candidater via une dérogation sur dossier.

Oui. À l’issue du parcours, vous préparez ou validez :

• La certification RNCP niveau 7 “Expert en IA”
• Un certificat Mines ParisTech – PSL
• Une certification AWS Cloud Practitioner (Amazon Certified Cloud Practitioner)

Trois formats sont proposés pour devenir Machine Learning Engineer :

• Bootcamp : 7 mois intensifs
• Temps partiel : 16 mois pour concilier avec une activité pro
• Alternance : sur 1 ou 2 ans, avec rythme adapté entreprise/formation

Le délai d’inscription à une formation dépend du moyen de financement que vous choisissez :

• Financement personnel ou entreprise : vous avez jusqu’à la veille de la date de démarrage pour vous inscrire (dans la limite des places disponibles).
• CPF : vous avez jusqu’à 11 jours ouvrés avant la date de démarrage de la session.
• Transition pro : vous avez jusqu’à 3 mois avant le début de la formation pour soumettre votre dossier.

Vous pouvez mobiliser votre CPF, demander un financement OPCO via votre entreprise, ou bénéficier d’une prise en charge par France Travail. Le reste à charge est échelonnable sur 12 mois.

DataScientest analysera toutes les possibilités d’aménagement (pédagogie, matériel, moyens techniques, humains) afin de compenser votre handicap et vous permettre de suivre votre formation dans de bonnes conditions. Nos locaux sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Vous pouvez contacter notre référente handicap pour toute demande concernant votre situation : mathilde.v@datascientest.com.

Depuis plus de 7 ans, DataScientest forme des professionnels du numérique avec succès. Forte de 15 000 alumni et d’une note moyenne de 4,93/5 sur SwitchUp, la plateforme est classée N°1 des bootcamps européens.

Plus de 500 entreprises, dont une trentaine du CAC 40, font confiance à DataScientest pour former leurs talents.

Les formations sont axées sur la pratique métier, avec des cas concrets, des projets professionnels et une plateforme pédagogique innovante. Celle dédiée à SAP intègre les standards les plus récents et prépare efficacement aux certifications officielles.