ML Architect

Data & IA

Le ML Architect conçoit l'architecture des systèmes de Machine Learning à l'échelle de l'entreprise.

🏠 Remote friendly

Le métier de ML Architect en détail

Le métier de ML Architect s'inscrit dans le domaine Data & IA. Le ML Architect conçoit l'architecture des systèmes de Machine Learning à l'échelle de l'entreprise.

Les compétences clés recherchées pour ce poste incluent ML Architecture, MLOps, Cloud ML, Deep Learning, ainsi que Python, Communication. Au-delà de la technique, les recruteurs valorisent des qualités humaines comme Vision, Communication, Innovation, Rigueur.

En termes de rémunération, un ML Architect peut espérer entre 51k€ en début de carrière et 110k€ brut annuel pour un profil senior, avec des variations de +10 à 15% en Île-de-France. Le marché de l'emploi pour ce profil offre des opportunités régulières, notamment dans les grandes entreprises, ESN et cabinets de conseil.

Une expérience préalable dans le domaine data & ia est généralement attendue pour accéder à ce poste. Le télétravail est largement pratiqué, offrant une flexibilité appréciable pour l'équilibre vie pro / vie perso.

Pour renforcer votre profil, des certifications comme AWS MLS, GCP ML sont un vrai plus et constituent un différenciateur apprécié des recruteurs.

Pour maximiser vos chances de réussite, un accompagnement personnalisé avec un mentor expert de 6-9 mois est recommandé. Mentora IT vous met en relation avec des professionnels en activité qui vous guident dans votre parcours de reconversion ou d'évolution de carrière.

Missions principales

  • Définir l'architecture ML
  • Standards MLOps
  • Évaluer les technologies
  • Scalabilité des modèles
  • Gouvernance IA
  • Formation

Compétences techniques

ML Architecture MLOps Cloud ML Deep Learning Python Communication

Qualités recherchées

Vision Communication Innovation Rigueur

Outils du quotidien

MLflow Kubeflow Cloud ML Python

Ce qu'on attend de vous

📚

Accessibilité reconversion

Expérience souhaitée

🌍

Anglais

Courant/Bilingue

Rythme de travail

Modéré

🏢

Environnement

Hybride ou Full remote

Indicateurs clés

Demande sur le marché Moyenne
Possibilité télétravail Élevée
Niveau technique requis Avancé
Accessibilité reconversion Nécessite préparation

Données officielles France Travail

Source : France Travail / ROME 4.0 — Code M1805
651
offres actives
74%
en CDI
I/C
profil RIASEC
transition numérique
Accès à l'emploi : Cet emploi est accessible avec un niveau Bac+2 à Bac+5 dans le domaine de l'informatique.

Compétences clés (France Travail)

Concevoir une application web Développer une application en lien avec une base de données Réaliser des études et développements informatiques Concevoir et maintenir un système de cybersécurité Optimiser les processus de qualité pour assurer la fiabilité des logiciels Analyser les besoins informatiques

🚀 Compétences émergentes

Intégrer des outils IA/Data Science

📚 Savoirs techniques

Langages de programmation informatique HTML Règles de sécurité Informatique et Télécoms Modélisation informatique Intelligence artificielle Réseaux informatiques et télécoms Systèmes d'exploitation informatique Architecture web

Accompagnement Mentora

👨‍🏫
Durée conseillée
6-9 mois
avec un mentor expert du métier

Grille de salaires (France)

Junior (0-2 ans)
51k - 59k€
brut annuel
Senior (8+ ans)
94k - 110k€
brut annuel

Certifications recommandées

AWS Machine Learning Specialty
Amazon Web Services
Conception et déploiement de modèles ML sur AWS. SageMaker, feature engineering, MLOps.
180 min 300€ ★★★★☆ Éligible CPF En ligne
NiveauSpécialité
Durée examen180 min
Validité3 ans
Préparation12-16 sem
Prix300€
Difficulté★★★★☆
PrérequisAWS SAA
✅ Éligible CPF 🏠 Passage à distance 🌍 Reconnue à l'international
📜
Google Cloud Professional Machine Learning Engineer
Google Cloud
ML/AI sur GCP. Vertex AI, TensorFlow, AutoML.
120 min 200€ ★★★★☆ En ligne
NiveauProfessionnel
Durée examen120 min
Validité2 ans
Préparation10-16 sem
Prix200€
Difficulté★★★★☆
PrérequisGCP ACE
❌ Non éligible CPF 🏠 Passage à distance 🌍 Reconnue à l'international

Évolutions de carrière

Dirige les équipes Machine Learning et IA
Dirige la stratégie data
Définit la vision technologique de l'entreprise

Questions fréquentes

Le salaire d'un ML Architect en France dépend principalement de l'expérience, de la localisation et du type d'entreprise (startup, ESN, grand groupe).

  • Junior (0-2 ans) : 51k€ à 59k€ brut annuel
  • Confirmé (3-7 ans) : 61k€ à 94k€ brut annuel
  • Senior (8+ ans) : 94k€ à 110k€ brut annuel

Ces fourchettes peuvent varier de +10 à 15% en Île-de-France par rapport aux régions. Les freelances peuvent facturer entre 330€ et 596€/jour (TJM).

Pour exercer en tant que ML Architect, vous devez maîtriser un ensemble de compétences techniques et humaines.

Compétences techniques :

  • ML Architecture
  • MLOps
  • Cloud ML
  • Deep Learning
  • Python
  • Communication

Qualités humaines (soft skills) :

  • Vision
  • Communication
  • Innovation
  • Rigueur

Outils utilisés au quotidien : MLflow, Kubeflow, Cloud ML, Python.

Ce métier nécessite généralement une expérience préalable dans le domaine Data & IA.

Parcours recommandé :

  1. 8+ ans ML/Data Science
  2. Expertise MLOps
  3. Architecture ML
  4. Vision entreprise

Un accompagnement personnalisé avec un mentor expert de 6-9 mois est recommandé pour structurer votre transition, éviter les erreurs courantes et accélérer votre montée en compétences.

Passer une certification reconnue comme AWS MLS renforce considérablement votre crédibilité auprès des recruteurs.

Oui, le télétravail est largement pratiqué pour le métier de ML Architect. De nombreuses entreprises proposent du full remote ou du mode hybride (2-3 jours/semaine à distance).

C'est un avantage majeur de ce métier : vous pouvez travailler depuis n'importe où en France, voire à l'international pour certaines entreprises. Les outils collaboratifs (Slack, Teams, Jira, etc.) permettent un travail à distance efficace.

Environnement typique : Hybride ou Full remote.

Voici les certifications les plus valorisées pour un ML Architect :

  • AWS Machine Learning Specialty (Amazon Web Services) — Conception et déploiement de modèles ML sur AWS. SageMaker, feature engineering, MLOps. 300€, éligible CPF
  • Google Cloud Professional Machine Learning Engineer (Google Cloud) — ML/AI sur GCP. Vertex AI, TensorFlow, AutoML. 200€

Ces certifications ne sont pas obligatoires mais constituent un vrai différenciateur sur le marché de l'emploi, particulièrement pour les profils en reconversion.

Prêt à vous lancer dans le métier de ML Architect ?

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