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Le métier de Machine Learning Engineer attire de plus en plus de professionnels en reconversion, car il est au cœur de ce que les entreprises cherchent aujourd'hui : elles n'ont plus seulement besoin de tester l'IA, elles cherchent des personnes capables de la faire fonctionner au quotidien dans leurs produits. Cinq raisons expliquent cet intérêt :
La principale mission du Machine Learning Engineer, c'est de partir d'un modèle (le sien ou celui d'un fournisseur) et de le mettre à disposition de vrais utilisateurs sous la forme d'un service fiable, dont les coûts d'utilisation restent maîtrisés.
Peu importe votre entreprise, en vous reconvertissant pour devenir ML Engineer, au quotidien vous serez généralement amené à :
L’un de nos alumni devenu Data Architect résumé ainsi son quotidien :
Grosso modo, depuis l'IA générative, on conçoit beaucoup moins les modèles dans l'entreprise. On fait des appels API et on va interroger des modèles qui sont à l'extérieur. Il faut créer toute la stack, toute l'infrastructure autour de ces modèles-là.
Jesshuan Diné, Data Architect au Crédit Mutuel Arkéa, dans notre table ronde sur les métiers de l'IA.
Ces trois intitulés recouvrent des missions proches, et les entreprises les emploient parfois de façon interchangeable. Lorsque vous chercherez votre premier poste après votre formation de Machine Learning Engineer, n’hésitez donc pas à comparer les missions des offres présentées sous ces différents intitulés. L’un de nos alumni rapporte d’ailleurs avoir été confronté à l’unes de ces situations :
Des fois dans les annonces, le titre de l'emploi correspond... il faut bien regarder les fonctions parce que ce sont vraiment des vases communicants. Moi j'étais ML Engineer pendant quasiment 2 ans alors que je concevais justement des modèles pour de l'IA qui n'était pas du tout générative.
Jesshuan Diné, Data Architect au Crédit Mutuel Arkéa.
Mais en règle générale, retenez que :
Le Data Scientist analyse et modélise, le Machine Learning Engineer fait tourner le modèle en production. Le premier construit donc un modèle pour répondre à une question métier (« quels clients risquent de partir ? »), tandis que le second construit le service qui permettra de profiter de ce modèle tous les jours. Dans les faits, les deux postes se recouvrent souvent, et nous les comparons en détail dans notre article sur la différence entre les métiers de Machine Learning Engineer et de Data Scientist.
C'est d’ailleurs parce que ces métiers partagent de nombreux points communs que notre formation Machine Learning Engineer prépare aussi bien à l'un qu'à l'autre. Si vous hésitez entre les deux, n’hésitez par à consulter nos articles dédiés à la reconversion en tant que Data Scientist et à la reconversion professionnelle dans l’intelligence artificielle.
Depuis l'arrivée de l'IA générative, le métier a changé, la principale différence étant que les assistants de code écrivent désormais une partie du code à la place des ingénieurs. Le Machine Learning Engineer écrit donc moins de code lui-même, mais il doit vérifier ce que ces assistants produisent, comprendre ce que fait l'IA et décider si le résultat est fiable. Jesshuan Diné le résume bien :
On est beaucoup moins dans le code, mais on supervise des agents d'IA qui vont venir produire le code. On n'est pas non plus sans humain, on a besoin de l'humain partout. Il faut pouvoir monitorer, comprendre ce que fait l'IA, donc on a besoin de compétences de développeur pour comprendre ce qui se passe sous le capot.
Jesshuan Diné, Data Architect au Crédit Mutuel Arkéa.
Ce métier ne recrute pas un profil type, il s’intéresse davantage à vos compétences, et surtout, à votre capacité à traduire un besoin en solution qui fonctionne. Vous découvrirez leurs parcours en détails plus bas, mais à titre d’exemple, parmi nos alumni, vous trouverez notamment un designer 3D devenu Machine Learning Engineer dans un studio d'animation et un étudiant en business intelligence devenu AI Engineer dans l'industrie.
Rassurez-vous, à 40 ans, il est loin d’être trop tard pour devenir Machine Learning Engineer ! Votre expérience professionnelle passée sera même un précieux atout pour exercer ce métier, car pour construire un service qui tourne, vous devrez d'abord comprendre ce dont votre équipe a besoin, arbitrer et tenir les délais, autant de réflexes que l'on acquiert justement au fil d'une carrière. Et vous serez d’ailleurs loin d’être seul dans ce cas, car d'après notre rapport d'insertion 2026, 36 % des personnes que nous formons ont 40 ans ou plus.
Seul pré-requis réel pour rejoindre une formation dédiée, il est essentiel d’avoir des bases en Python pour devenir ML Engineer. Rassurez-vous néanmoins : ce n’est pas un niveau de développeur confirmé qui est demandé. Si vous partez de zéro en la matière, vous pourrez d’ailleurs acquérir ces fondamentaux en commençant par notre formation Agents IA (75 heures). Quant au reste des compétences nécessaires, vous les acquerrez en quelques semaines en rejoignant notre formation Machine Learning Engineer pensée pour la reconversion.
Nul besoin d’avoir déjà un pied dans la tech pour faire une reconversion vers le métier de Machine Learning Engineer, votre portée d’entrée diffère simplement selon votre point de départ.
Un profil venu du développement arrive déjà avec un bon niveau en programmation et peut directement rejoindre notre Formation Métier. À l’inverse, un professionnel venu d'un autre domaine arrive avec une compréhension des besoins de son secteur, ce qui manque justement le plus souvent dans les équipes techniques. Quant aux bases de Python, il pourra justement les acquérir dans notre formation Agents IA, qui le préparera à intégrer notre parcours complet.
À travers les parcours de David et Tristan, deux de nos alumni, vous constaterez que vous n’avez absolument pas besoin de venir de l’informatique ou de la recherche pour devenir un expert en Machine Learning.
David Garcia préparait une licence en business intelligence quand il a compris qu'il se sentait plus ingénieur que gestionnaire. Il a suivi notre bootcamp, qui lui a fait découvrir toute la chaîne de la donnée, de la collecte au déploiement.
Il a ensuite décroché son premier poste grâce à un projet réalisé pendant sa formation, qui lui a permis de travailler dans l’une de nos entreprises partenaires :
Ils sont venus avec les étudiants pour faire une solution, un dashboard. J'avais assez de connaissances sur ce que je faisais. Il nous a dit qu'il y avait beaucoup de postes de stagiaires, je lui ai envoyé un message et on a fait un petit entretien. Ils ont beaucoup aimé mon profil parce que ces skills ne sont pas très communs chez un étudiant.
David Garcia, AI Engineer chez Grupo Saltillo, Paroles d'alumni #9.
Il est aujourd'hui AI Engineer chez Grupo Saltillo, où il développe des agents IA internes : un assistant qui donne accès à toute la documentation de l'entreprise, et une plateforme qui traduit le besoin d'une équipe non technique en spécifications exploitables. Au quotidien, il travaille avec Python, React, et déploie ses solutions sur AWS.
Son conseil à ceux qui hésitent tient en une phrase : montrez ce que vous savez faire en mettant vos compétences en pratique.
Le plus important, c'est de montrer qu'on sait le mettre en pratique, qu'on sait appliquer toutes les connaissances. On apprend beaucoup en faisant des projets personnels qu'on peut montrer aux entreprises. Il ne faut pas avoir le syndrome de l'imposteur : il y a beaucoup de demande pour des gens qui savent faire de la tech, de la data et de l'IA.
David Garcia, AI Engineer chez Grupo Saltillo.
Tristan Giandoriggio était designer 3D, et après avoir suivi notre formation à distance, il est devenu Machine Learning Engineer et a été embauché chez Animaj, un studio d'animation. Il résume son expérience chez Jedha ainsi :
J'ai suivi la formation en distanciel et c'était un vrai plaisir. Les professeurs sont géniaux et passionnés, ils ne laissent personne de côté et prennent le temps d'accompagner chaque élève.
Tristan Giandoriggio, Machine Learning Engineer chez Animaj.
Cinq compétences forment le socle du métier de ML Engineer et sont ainsi indispensables :
Vous n’avez aucune expérience en machine learning et en programmation ? Inscrivez-vous sur JULIE, notre plateforme pédagogique, où vous trouverez plusieurs formations à la demande gratuites pour faire vos premiers pas en Python.
Si la technique s'apprend en formation, les soft skills sont tout aussi importants en entretien. Quatre sont d’ailleurs particulièrement attendus si vous effectuez une reconversion pour devenir Machine Learning Engineer :
David Garcia résume d’ailleurs bien ce dernier point :
La manière dont je le gère, c'est juste de commencer, de le faire, d'agir et n'importe le résultat, je vais découvrir le chemin sur la route. Ce sont des blocages mentaux. Mon conseil c'est d'agir, de commencer, sans prendre encore le résultat en compte.
David Garcia, AI Engineer chez Grupo Saltillo.
Un Machine Learning Engineer junior touche en moyenne entre 45 000 et 57 000 € brut par an, soit 3 750 à 4 750 € brut par mois. Une rémunération très intéressante, donc, et qui constitue l'un des salaires d'entrée dans l’IA les plus élevés.
Après votre formation Ingénieur en Machine Learning, vous pouvez généralement prétendre au bas de la fourchette junior si vous arrivez d’un métier sans lien avec la tech. Mais cela représente tout de même 45 000 € brut par an, ce qui peut être très intéressant si vous comparez ce montant à celui touché avec votre ancien métier ! D’autant qu’après une reconversion, c’est surtout cette comparaison qui compte. Et pour vous donner un ordre de grandeur, tous parcours confondus, nos alumni passent d'une rémunération médiane de 38 000 € avant formation, à 44 000 € un an après.
Quant à un profil qui vient du développement ou de la data, il a généralement plus de marge pour négocier un premier salaire plus élevé, notamment parce qu'une partie de ses compétences est directement réutilisable.
Trois voies mènent au métier, mais elles ne demandent ni le même temps ni le même investissement :
Chez Jedha, nous sommes une école spécialisée en data, en intelligence artificielle et en cybersécurité. Nous accompagnons notamment les professionnels en reconversion, et depuis 2017, plus de 4 000 élèves sont passés par nos formations.
Notre formation Machine Learning Engineer dure 450 heures, et vous pouvez la suivre en trois mois à temps plein ou en sept mois à temps partiel, en ligne ou sur l'un de nos 14 campus. Le parcours est commun à notre formation Data Scientist : les deux métiers partagent le même socle, et ce sont vos projets qui décident de la suite.
Ce que vous apprendrez :
Les points forts de notre formation :
Si vous n'avez encore jamais codé, pas de panique : en 75 heures (deux semaines à temps plein, six à temps partiel), notre formation Agents IA vous permettra d’acquérir les bases de Python appliquées à l'IA, et aussi de valider votre intérêt avant de vous engager dans notre parcours complet.
Notre bootcamp Machine Learning Engineer est éligible au CPF et aux dispositifs publics de financement, et ceux-ci peuvent ainsi couvrir tout ou partie de vos frais de formation. Les dispositifs à mobiliser dépendent avant tout de votre situation, et notre équipe admissions est justement là pour vous aider à identifier ceux auxquels vous pourriez prétendre.
Enfin, notez qu’un dossier de financement se prépare à l'avance, et un délai manqué décale souvent votre formation d'une session entière. Pour ne pas perdre plusieurs semaines ou plusieurs mois, n’hésitez pas à prendre rendez-vous avec nos conseillers pour qu’ils vous aident à monter votre dossier.
Pour mettre toutes les chances de votre côté lors de votre reconversion de Machine Learning Engineer, procédez par étape :
Comptez trois mois à temps plein, ou sept mois à temps partiel pour devenir Machine Learning Engineer en suivant le bootcamp de 450 heures que nous vous proposons chez Jedha. Si vous devez d’abord acquérir les bases en Python, ajoutez à cela deux à six semaines pour suivre notre formation Agents IA.
Un Machine Learning Engineer gagne en moyenne entre 3 750 et 4 750 € brut par mois lorsqu’il est profil junior, ce qui représente 45 000 à 57 000 € par an. Avec quelques années d'expérience, sa rémunération monte pour atteindre 50 000 à 80 000 € par an, et dépasse 100 000 € pour les profils les plus spécialisés.
Aucun diplôme d'ingénieur n'est exigé pour devenir Ingénieur en Machine Learning, et ce sont avant tout vos compétences effectives et vos projets pratiques qui seront scrutés lors du processus de recrutement. Vous pourrez ainsi rejoindre notre formation même sans diplôme post-bac, et pour preuve, 11 % de nos apprenants nous rejoignent en ayant « seulement » un bac.
Le Machine Learning Engineer construit et déploie les modèles, le MLOps Engineer industrialise des modèles qui tournent déjà, et s’occupe notamment de leur réentraînement, de leur déploiement continu, de leur suivi et et la maîtrise des coûts. En règle générale, vous pourrez prétendre à un poste de MLOps après une première expérience en machine learning.
La formation Machine Learning Engineer de Jedha coûte 7 500 € et dure 450 heures. Elle est d’ailleurs éligible au CPF et aux dispositifs publics de financement, qui peuvent prendre en charge tout ou partie de la facture selon votre situation. Le paiement en plusieurs fois, et notamment en trois fois sans frais, est aussi proposé.
Le bootcamp Machine Learning Engineer de Jedha est éligible au CPF, que vous le suiviez à temps complet ou partiel, en présentiel ou à distance. Notez néanmoins que depuis 2026, une participation forfaitaire de 150 € reste à votre charge, sauf si vous êtes demandeur d'emploi ou si votre employeur cofinance votre formation. En plus de cela, ce bootcamp est aussi finançable par France Travail et éligible à d’autres financements publics.
Loin d’être menacé par l’intelligence artificielle, le métier de Machine Learning Engineer est au contraire né de son adoption. Selon l'APEC, le nombre de spécialistes de l'IA et du Machine Learning a même progressé de 72 % entre 2023 et 2025 !
Les assistants de code accélèrent certes le travail de programmation, mais quelqu'un doit toujours superviser ce qu'ils produisent, comprendre ce qui se passe sous le capot et décider de la fiabilité d’un modèle.
