| Niveau requis | Bac+3 |
|---|---|
| Niveau d'études visé | Bac +5 |
| Date de la prochaine session | Sept. 2026 |
| Durée de la formation en année | Non renseignée |
| Statut de l'école | Privé |
| Formation reconnue par l'État | Oui |
| Rythme de formation | Alternance |
| Modalité | À distance |
| Prix | Non renseigné |
| Accréditation(s) | QUALIOPI |
Description
La formation Machine Learning Engineer - Chef de projet en intelligence artificielle de DataScientest délivre une certification RNCP niveau 7 reconnue par l'État. Cette formation de 715 heures structure votre apprentissage autour de trois modules complémentaires : Data Science (développement de solutions IA avec Machine Learning et Deep Learning), MLOps (déploiement et mise en production des modèles), et Data Product Manager (pilotage de projets IA). Vous maîtriserez la programmation Python, les frameworks TensorFlow et Scikit-learn, les bases de données, le Cloud AWS, ainsi que les techniques de containerisation et d'orchestration avec Kubernetes. Les diplômés évoluent vers des postes stratégiques d'Ingénieur Intelligence Artificielle, Chef de projet Machine Learning, Expert IA, Big Data Engineer ou Consultant Intelligence Artificielle. Cette triple reconnaissance (RNCP, Mines Paris-PSL, AWS Cloud Practitioner) garantit une expertise technique complète et une employabilité immédiate dans un secteur en forte expansion.
Thématiques abordées
- Programmation avancée, gestion de base de données et data visualisation
- Acculturation à l’intelligence artificielle, gouvernance des données, et pilotage de projets IA
- Machine Learning, apprentissage avancé, et Deep Learning
- Big Data, DataOps (isolation, orchestration), ModelOps et déploiement en cloud AWS
- Applications pratiques en entreprise avec alternance 3 semaines/formation 1 semaine, intégration de projets concrets
Objectifs de la formation
- Concevoir, développer et déployer des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning performants adaptés à des problématiques réelles.
- Maîtriser les techniques avancées de manipulation, pré-traitement et analyse de données massives pour optimiser les modèles d’IA.
- Automatiser l’entraînement, la validation et la mise en production de modèles prédictifs sur des environnements cloud sécurisés et conteneurisés.
- Gérer intégralement un projet d’intelligence artificielle, de l’analyse du besoin à l’étude de faisabilité jusqu’au déploiement opérationnel.
- Coordonner et animer des équipes pluridisciplinaires sur des projets IA, assurant la conduite du changement et la valorisation stratégique des solutions développées.
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