Mandragore Academy / Explorez les métiers qui transforment le digital. / Machine Learning Engineer
IA & agents

Machine Learning Engineer

comprendre comment un Machine Learning Engineer industrialise et maintient des modèles en production

Découvrez le métier de Machine Learning Engineer : cycle de vie d'un modèle, industrialisation, pipelines, MLOps, collaboration avec Data Scientists et Data Engineers, compétences à développer et cas de mise en production d'un modèle.

Parcours de découverte et d'orientation — ne constitue pas une certification professionnelle.

Au programme — 8 leçons

01 Découvrir le métier
02 Comprendre ses missions quotidiennes
03 Comprendre son environnement de travail
04 Découvrir les outils et technologies
05 Identifier les compétences nécessaires
06 Suivre un cas professionnel concret
07 Construire son chemin vers ce métier
08 Atelier d'orientation

Machine Learning Engineer

9,90 €

HT · 80 crédits inclus

Votre parcours de compétences

Les formations Mandragore recommandées pour développer les compétences utiles à ce métier.

🎯 Essentiel

Python

Le langage central pour construire et entraîner des modèles de ML.

SQL

Indispensable pour extraire et préparer les données d'entraînement.

Machine Learning

Le parcours technique central du métier de Machine Learning Engineer.

🧩 Recommandé

ChatGPT

Accélère l'expérimentation et la documentation des modèles.

Power BI

Utile pour présenter la performance des modèles aux équipes métier.

Cloud Fundamentals

L'entraînement et le déploiement des modèles se font majoritairement dans le Cloud.

Data Modeling & Pipelines

Structure les pipelines de données qui alimentent les modèles en production.

➕ Complémentaire

Excel

Pratique pour l'exploration rapide de petits jeux de données.