Machine Learning Senior Expert
Certification de niveau expert validant la maîtrise complète du cycle de vie ML, de l'ingénierie des features au déploiement en production, avec focus sur l'optimisation et la gouvernance.
Compétences clés
- ✓Conception et optimisation d'architectures ML complexes
- ✓MLOps, déploiement et monitoring en production
- ✓Feature engineering avancé et sélection de modèles
- ✓Gouvernance, explicabilité et éthique des modèles
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Data Scientists senior souhaitant valider leur expertise complète du cycle ML
- →ML Engineers en charge de l'industrialisation et du déploiement de modèles
- →Tech Leads et Architects pivotant vers l'IA avec forte expérience technique
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants en ML ou développeurs sans expérience data : orientez-vous vers notre certification Machine Learning Practitioner (niveau 4-5) pour acquérir les fondamentaux
- →Experts ML visant des rôles de recherche avancée ou d'architecture stratégique : notre certification ML Architect Fellow Series (niveau 8) couvre la conception de stratégies IA d'entreprise
Prérequis & conditions d'accès
Expérience ML confirmée (3+ ans) et maîtrise des prérequis techniques mentionnés.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
Architecture ML avancée
Conception de pipelines end-to-end avec optimisation hyperparamètres, ensembling et AutoML.
MLOps & Production
Déploiement scalable avec monitoring, A/B testing, versioning et CI/CD pour modèles ML.
Feature Engineering Expert
Transformation avancée des données, réduction dimensionnelle et gestion du data drift.
Gouvernance & Éthique
Explicabilité (SHAP, LIME), fairness, conformité RGPD et documentation des modèles.
Format de l'examen
Programme
Architectures ML avancées et optimisation
Techniques d'ensembling : bagging, random forests, boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost), stacking et blending. AutoML et optimisation automatique : Optuna, Hyperopt, Ray Tune. Optimisation bayésienne et recherche d'hyperparamètres. Neural Architecture Search (NAS). Modèles hybrides combinant approches classiques et deep learning. Stratégies de régularisation avancées. Transfer learning et fine-tuning optimisés.
MLOps et déploiement en production
Pipeline CI/CD pour Machine Learning avec GitLab/GitHub Actions. Containerisation avec Docker et orchestration Kubernetes. Model serving : TensorFlow Serving, TorchServe, Triton Inference Server, ONNX Runtime. Versioning des modèles et données avec MLflow, DVC, Weights & Biases. Monitoring en production : drift detection, performance tracking, alerting. A/B testing et déploiements progressifs (canary, blue-green). Infrastructure as Code pour ML. Scalabilité et optimisation des inférences.
Feature Engineering et préparation avancée
Feature selection : méthodes filter, wrapper, embedded (LASSO, ElasticNet, feature importance). Feature extraction avancée : embeddings, représentations latentes. Réduction dimensionnelle : PCA, t-SNE, UMAP, autoencoders. Gestion des données déséquilibrées : SMOTE, undersampling, class weights. Data augmentation pour différents types de données. Feature stores et gestion centralisée. Time series feature engineering. Détection et traitement du data drift. Stratégies d'imputation avancées.
Gouvernance, explicabilité et éthique
Interprétabilité des modèles : SHAP values, LIME, Integrated Gradients, attention mechanisms. Fairness et détection de biais : disparate impact, equalized odds, demographic parity. Conformité RGPD : droit à l'explication, privacy by design, anonymisation. Model cards et documentation standardisée. Auditing et traçabilité des décisions. Sécurité des modèles : adversarial attacks, robustness testing, model poisoning. Differential privacy et federated learning. Considérations éthiques et responsabilité algorithmique.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Quelle différence avec les certifications cloud (AWS ML, Google ML Engineer) ?
PROVA Machine Learning Senior Expert est agnostique des plateformes cloud et couvre l'ensemble du spectre ML avec focus sur la gouvernance européenne. Contrairement aux certifications vendeur-spécifiques américaines, elle valide une expertise transférable et conforme aux standards RGPD.
Dois-je maîtriser TensorFlow ET PyTorch ?
Une maîtrise approfondie d'au moins un framework est requise. L'examen évalue les concepts transversaux applicables aux deux, mais vous pouvez vous concentrer sur votre framework de prédilection dans les cas pratiques.
Le MLOps est-il vraiment 25% de l'examen ?
Oui. Le déploiement et la maintenance en production sont au cœur de l'expertise senior. Nous évaluons votre capacité à industrialiser des modèles, pas seulement à obtenir un bon score en notebook.
Comment se préparer efficacement ?
Le parcours LMS inclut des labs pratiques sur Kubernetes, MLflow, et des cas réels d'architecture. Prévoyez 3-4 semaines avec pratique quotidienne sur des projets end-to-end incluant déploiement et monitoring.
Cette certification est-elle reconnue par les recruteurs européens ?
PROVA est alignée EQF niveau 6 et reconnue dans 7 pays européens. Les recruteurs valorisent particulièrement notre focus sur la gouvernance et l'éthique, critères différenciants face aux profils formés uniquement sur certifications US.
Ils se sont certifiés
« Enfin une certification qui évalue le MLOps sérieusement. Les cas pratiques sur le monitoring et le déploiement Kubernetes sont exactement ce que je fais au quotidien. Le rapport PROVA DNA m'a même révélé des axes d'amélioration pertinents. »
« La partie gouvernance et RGPD est un vrai plus par rapport aux certifs américaines. Mes recruteurs européens ont immédiatement compris la valeur ajoutée. Préparation intense mais examen juste et représentatif du niveau senior. »
« J'ai les certifications AWS et Google. PROVA va plus loin sur l'explicabilité et l'éthique, compétences essentielles en Europe. L'approche agnostique des plateformes est rafraîchissante et valorisée par mon employeur. »
Reconnaissance internationale
Couvre les compétences de niveau expert évaluées dans Google Professional ML Engineer et AWS ML Specialty, avec focus renforcé sur gouvernance RGPD et éthique IA européenne.
Google et AWS sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.