Deviens Développeur en Machine Learning et IA

Le Développeur en Machine Learning crée et optimise des algorithmes d'intelligence artificielle capables d'apprendre automatiquement à partir des données. Expert à la croisée de la programmation et des mathématiques, il conçoit des solutions innovantes pour automatiser des tâches complexes et prendre des décisions basées sur l'analyse prédictive.

Qu'est-ce qu'un Développeur en ML et IA ?

Le développeur en Machine Learning et Intelligence Artificielle transforme les données en véritables atouts stratégiques pour les entreprises. À la croisée du Big Data et de l'apprentissage automatique, ce spécialiste conçoit des algorithmes capables d'analyser des volumes massifs d'informations pour en extraire des insights précieux.

Créateur d’algorithmes intelligents

Il conçoit, entraîne et optimise des modèles d’apprentissage automatique (machine learning) capables de détecter des patterns, faire des prédictions ou prendre des décisions à partir de données.

Expert en code et en data

Il maîtrise des langages comme Python, R ou Java, ainsi que les bibliothèques spécialisées (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) pour manipuler des données, entraîner des modèles et les évaluer.

Intégrateur de solutions IA

Il met les modèles en production au sein d’applications ou de systèmes, en s’assurant de leur performance, de leur fiabilité et de leur mise à jour continue.

En résumé

Le développeur en machine learning et IA conçoit des algorithmes intelligents, code des modèles prédictifs à partir de données, les intègre dans des applications, et reste en veille constante sur les dernières avancées technologiques.

Quelles compétences requises pour devenir Développeur ML & IA ?

Tu veux devenir développeur Web ? Avec Nexa, nous te donnons les clés pour maîtriser les compétences clés à la réussite de ton projet :

Langages de programmation

Maîtrise approfondie de Python et ses bibliothèques spécialisées comme Scikit-learn pour concevoir des modèles prédictifs performants.

Analyse et modélisation statistique

Expertise en mathématiques et probabilités pour optimiser les algorithmes d'apprentissage automatique et résoudre des problèmes complexes.

Technologies big data

Connaissance d'Apache Spark et des bases de données distribuées pour gérer efficacement le cycle de vie des données d'entraînement.

Frameworks d'IA

Capacité à utiliser et adapter les applications existantes pour développer la meilleure solution selon les objectifs du projet.

Méthodologies agiles

Savoir-faire en gestion de projet pour collaborer avec les équipes et mettre en œuvre les recommandations de produits.

Esprit analytique

Capacité à comprendre des problèmes complexes, structurer les données et en extraire des solutions pertinentes.

Travail en équipe

Collaboration avec des data scientists, ingénieurs, chefs de projet et métiers pour aligner technique et besoin business.

Communication

Savoir expliquer des concepts techniques de manière claire, notamment auprès de publics non techniques.

Curiosité et apprentissage continu

Le domaine évolue très vite : il faut rester à jour sur les nouveaux modèles, outils et approches.

Quelles sont les missions du Développeur Machine learning et IA ?

Développer

Créer, entraîner et tester des modèles de machine learning ou deep learning adaptés aux besoins métiers (classification, prédiction, recommandation, etc.).

Préparer et nettoyer les données

Collecter, structurer et transformer les données brutes pour les rendre exploitables par les algorithmes (data preprocessing).

Évaluer la performance

Utiliser des métriques (précision, rappel, F1-score…) pour mesurer l’efficacité des modèles et les améliorer.

Déployer

Intégrer les modèles dans des systèmes ou applications fonctionnelles et assurer leur bon fonctionnement dans des environnements réels.

Optimiser et maintenir les solutions IA

Surveiller la performance des modèles dans le temps, corriger les dérives (drift), et les réentraîner si nécessaire.

Parcours en alternance

Nexa Digital School propose des formations en intelligence artificielle et machine learning en alternance pour devenir développeur IA. Ces formations combinent apprentissages théoriques (programmation, modélisation, deep learning) et missions pratiques en entreprise pour t’immerger dans les enjeux concrets de l’intelligence artificielle. Grâce à l’alternance, tu développes des compétences techniques solides tout en participant à des projets innovants en environnement professionnel.

personne en train de dessiner des schémas sur du papier

Les offres d’emplois de Développeur ML & IA de nos partenaires

Ces opportunités t’attendent ! Notre service admission et relation entreprise est là pour t’accompagner dans ta recherche d’alternance.

Salaire et évolutions

Un développeur machine learning & ia peut évoluer pour devenir lead developer / tech lead, architecte technique et directeur technique.

Développeur ML Junior

 le salaire brut annuel est compris entre 40 000 et 45 000 euros.

Développeur ML Confirmé

le salaire brut annuel est compris entre 55 000 et 65 000 euros

Lead ML Engineer

le salaire brut annuel est compris entre 70 000 et 120 000 euros.

Tu souhaites devenir Développeur Machine Learning ?

Combine les avantages de l’apprentissage en entreprise digitale et d’une école supérieure ! Inscris-toi et commence ta formation en alternance chez Nexa Digital School.

Foire aux questions

Formations en alternance digitale, démarches, critères d’admission, vie étudiante, campus, financement… Retrouve ici toutes les informations essentielles pour intégrer Nexa Digital School.

Quels types de contrats en alternance sont possibles ?

Chez Nexa, deux types de contrats en alternance sont proposés :

Le contrat d’apprentissage est un contrat de travail spécifique permettant à l’apprenti d’acquérir une qualification professionnelle en combinant formation théorique en centre (CFA) et expérience pratique en entreprise, sous la responsabilité d’un maître d’apprentissage. Il ne se rattache ni au modèle traditionnel du CDD ni à celui du CDI, et sa durée est généralement comprise entre un et trois ans.

Le contrat de professionnalisation, quant à lui, vise à faciliter l’insertion ou la réinsertion professionnelle en offrant une qualification reconnue. Il peut être conclu soit sous forme de CDD (de 12 à 24 mois), soit en CDI, et inclut également une période de formation. L’apprenti est un salarié de l’entreprise, bénéficiant des mêmes droits et obligations que tout employé, adaptés à son statut.

Quels sont les différents rythmes d’alternance ?

Nos formations se déroulent sur un rythme d’une semaine de cours à l’école suivie de trois semaines en entreprise. Excepté pour le BTS Services Informatiques aux Organisations, qui propose un rythme de trois jours en entreprise et deux jours en formation par semaine.

Comment est fixé le salaire en alternance ?

Le salaire de l’alternant se calcule en pourcentage du SMIC ou du minimum conventionnel, en fonction de l’âge de l’étudiant et du niveau du diplôme préparé. De plus, l’alternant bénéficie de l’exonération de sécurité sociale au titre de la loi Fillon. Cela signifie que le coût pour l’employeur est réduit, tout en assurant une rémunération pour l’alternant.

Quels sont les avantages du statut de salarié en alternance ?

L’alternant cumule des jours de congés payés par mois travaillé comme tout salarié selon la convention collective de l’entreprise et peut bénéficier d’avantages prévus par des accords d’entreprise. 

Quelle est la durée de la période d’essai ?

Dans le cadre d'un contrat d’apprentissage, la période d'essai est de 45 jours de travail effectif, ce qui correspond généralement à environ 2 à 3 mois. Dans le cadre d’un contrat de professionnalisation, la période d'essai dépend de la durée du contrat : Si le contrat est de moins de 6 mois, la période d'essai est de 8 jours de travail effectif; si le contrat est de 6 mois ou plus, la période d'essai est de 1 mois de travail effectif.

Quelles aides financières peuvent être accessibles en plus ?

Selon la situation et le profil de chacun, il est possible de prétendre à différentes aides financières, telles que les bourses sur critères sociaux, les bourses au mérite ou les aides à la mobilité. Certaines fondations ou organismes privés proposent également des bourses spécifiques. Les étudiants internationaux peuvent accéder à des dispositifs ciblés en fonction de leur nationalité ou de leur parcours.

Comment bien gérer son budget étudiant ?

Pour optimiser son budget, il est conseillé de solliciter les aides au logement proposées par la CAF ou par Action Logement, de profiter des repas à tarif réduit dans les restaurants universitaires gérés par le CROUS et de souscrire à des abonnements de transport dédiés aux étudiants (SNCF, RATP, etc.). Il est également important d’établir un budget prévisionnel qui recense ses ressources et ses dépenses mensuelles, en veillant à ne pas omettre les frais fixes (logement, assurances, etc.). Enfin, des applications de gestion de budget peuvent aider à suivre et à optimiser ses finances au quotidien.

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