Prenez part à la révolution Data, et accédez à un monde d’opportunités !

La validation des compétences développées au cours de notre formation Machine Learning Engineer vous permettra d’obtenir un certificat de formation des Mines ParisTech PSL Executive Education et d’obtenir certification “Chef de projet en intelligence artificielle" (RNCP36129) de niveau bac +5 (niveau 7 européen).

Si vous êtes inscrit chez Pôle Emploi, vous pourrez bénéficier d’un abondement de votre compte CPF allant jusqu’à 2000€ ou d’un financement de votre formation via le dispositif de l’AIF.

DataScientest est également éligible au Compte Professionnel de Formation ou CPF. Pour tout renseignement, prenez rdv dès à présent avec l’un de nos conseillers.

Vous pouvez aussi financer votre formation en échelonnant vos paiements sur 3, 6, 10 ou 12 mensualités, que ce soit pour couvrir l’intégralité des coûts de la formation ou pour couvrir le reste à charge du CPF.

Enfin si vous êtes actuellement en entreprise, vous pouvez être éligible à une aide du FNE ou toute l’année via l’OPCO.

Quoi qu’il en soit nos équipes sont là pour vous guider dans vos démarches administratives d’inscription aux différentes aides de financement.

Pour trouver toutes les possibilités de financement, rien de plus simple : nous avons créé une page dédiée au sujet !

Estelle et Morgane, nos career managers vous sont entièrement dédiés tout au long de votre formation. Il est possible de prendre RDV individuellement avec l’une d’elle afin de vous accompagner et répondre à vos éventuelles questions sur votre projet de carrière.

En plus de cela, des ateliers carrière sont organisés tous les mois: Atelier CV et Linkedin, aide à la recherche d’emploi, simulation d’entretiens.

D’autre part des actions sont mises en place afin de vous accompagner dans votre recherche d’emploi: salon du recrutement organisé par DataScientest avec ses entreprises partenaires, organisation de Webinars avec des intervenants experts en data, actions de communication pour booster votre visibilité (Concours CV, DataDays, Articles projet publiés sur le blog et des médias externes de référence).

Le Machine Learning Engineer partage des missions communes avec le Data Scientist. Comme lui, il développe des algorithmes de Machine Learning afin de résoudre des problèmes de classification, de recommandation, mais le Machine Learning Engineer, lui, pourra déployer ces modèles, par exemple, sur le Cloud.

Un Machine Learning Engineer peut évoluer dans de nombreux secteurs. Il travaillera notamment sur la détection d’anomalies, la détection des fraudes, le classement des recherches, la classification des textes/sentiments, la détection des spams et bien d’autres volets du Machine Learning.

Un Machine Learning Engineer est aussi chargé d’orienter l’utilisation des technologies, des données, du Machine Learning.

Les missions sont ainsi diverses et variées. Il applique notamment les pratiques et les normes de développement de logiciels afin de mettre au point des solutions robustes et pérennes. Pour cela, il doit maintenir un rôle actif dans chaque partie du cycle de vie du développement des solutions à base de Machine Learning. Il lui est aussi nécessaire de guider les équipes non techniques dans la compréhension des bonnes pratiques pour orienter le développement de ces solutions.

Voici quelques missions du Machine Learning Engineer :

• Mettre en production des algorithmes de Machine et Deep Learning
• Maîtriser les techniques de manipulation et pré-traitement de données
• Développer des APIs
• Automatiser l’entraînement de modèles prédictifs et déploiement sur le Cloud (conteneurisation)