Formation Machine Learning Engineer

Devenez Machine Learning Engineer et maîtrisez l’ensemble du cycle de vie d’un projet d’intelligence artificielle : de la collecte de données à la mise en production. Cette formation hybride et professionnalisante vous forme en profondeur au Machine Learning, Deep Learning, MLOps et Data Engineering. Elle vous prépare à plusieurs certifications, dont la certification RNCP niveau 7 et AWS Cloud Practitioner. Adaptée aux profils en reconversion ou en spécialisation, elle se décline en Bootcamp (7 mois), temps partiel (16 mois) ou en alternance (1 à 2 ans).

Tarifs & formats

7 mois
Bootcamp, Formation continue, Alternance

Public & prérequis

Entreprise
Salarié en poste
Demandeur d'emploi
Un diplôme ou un titre RNCP de niveau Bac+3 minimum (niveau 6 européen)
Un bon niveau en mathématiques
Une appétence pour la programmation sont requis
Un ordinateur avec webcam et connexion internet est nécessaire

Financement

Compte Personnel de Formation (CPF)
OPCO
Fonds propres
France Travail

Organisme de formation

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Logo de l'organisme

Liora

Leader français de la formation en Data Science, DataScientest propose une formation d’excellence, axée sur l’employabilité, pour professionnels et particuliers :

Un format d'apprentissage hybride :

DataScientest offre des formations qui combinent une plateforme e-learning full SaaS (85%) et un accompagnement personnalisé en distanciel (15%), garantissant un taux de satisfaction de 94% et de complétion de 99%.

Plusieurs options de rythme :

  • Bootcamp intensif (35h/semaine) pour une reconversion rapide.
  • Formation continue (5-7h/semaine) compatible avec une activité professionnelle.
  • Alternance de 1 ou 2 ans sur certaines formations

Des experts dédiés à la formation :

Des formateurs, issus des grandes écoles (Polytechnique, Centrale…), conçoivent et dispensent intégralement les cours, sans recours à des prestataires externes.

  1. Objectifs
  2. Programme
  3. Chiffres clés
  4. Les questions fréquentes

Objectifs

Cette formation Ingénieur Cybersécurité a pour ambition de faire de vous un professionnel complet de la cybersécurité, capable de répondre aux enjeux critiques de protection des systèmes d’information.

  • Concevoir et mettre en œuvre la stratégie de cybersécurité d’une organisation
  • Définir, élaborer et piloter des processus SSI adaptés aux risques
  • Superviser la sécurité des réseaux, systèmes et données critiques
  • Mener des analyses de risque (EBIOS, ISO 27005) et des audits de sécurité
  • Implémenter les normes ISO 27001 et outils GRC
  • Réagir efficacement aux cyberattaques : détection, forensique, réponse à incident, gestion de crise
  • Maîtriser des outils comme Splunk, Stormshield, Python, MITRE ATT&CK, etc.

Programme

18 chapitres

•

7 mois

01

Acculturation Data

Activités & modalités rattachées

Différentes sources et types de données

Fondamentaux Python

Manipulation de données avec Pandas

02

Data Product Management

Activités & modalités rattachées

Gestion de projet

Agilité

03

Chefferie de Projet

Activités & modalités rattachées

Ethique et RGPD

Projet pratique

Etude de cas

04

Fondamentaux de Python

Activités & modalités rattachées

Python pour la Data Science

Statistiques exploratoires

Data Quality

Programmation orientée objet

05

DataViz

Activités & modalités rattachées

Matplotlib

Seaborn

Plotly

Chiffres clés

90%

Taux de réussite

87%

Taux de complétion

80%

Taux de satisfaction

87%

Taux d'insertion

Les questions fréquentes

A quel salaire peut prétendre un Machine Learning Engineer ?

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.

Quelles compétences sont abordées ?

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.

Quelles sont les missions de l’Ingénieur Cybersécurité ?

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.

Cette formation Machine Learning Engineer est-elle adaptée à mon niveau ?

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.

La formation prépare-t-elle à des certifications reconnues ?

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)

Quel est le format de la formation ?

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

Quel est le délai d’accès à la 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.

Quels sont les moyens de financement disponibles ?

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.

La formation est-elle accessible aux personnes en situation de handicap ?

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.

Pourquoi choisir DataScientest ?

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.