PMI Atlas — Mobilité interne Réservé aux ESN

Parcours Développeur Python Data/ML Engineer junior

Orienter un développeur Python vers les métiers de la donnée, de la mise en production de modèles ML jusqu'à la restitution des résultats.

10 jours 5 formations
Le principe

Qu'est-ce qu'un PMI ?

Un PMI repositionne un collaborateur dont l'activité recule vers un poste cible qui existe déjà dans l'entreprise — sans recrutement externe. Le financement Atlas repose sur la preuve que ce n'est pas une formation de confort, mais une vraie mobilité interne.

Pour le salarié

Un chemin de montée en compétences balisé, 10 jours répartis sur 6 à 11 semaines, très majoritairement à distance, vers un métier identifié à l'avance — pas une formation isolée sans débouché.

Pour l'entreprise

Un poste fragilisé se transforme en poste sécurisé, sans coût de recrutement externe ni perte de compétence métier interne. Le financement Atlas prend en charge le parcours dès lors que le dossier est complet — réservé aux entreprises relevant de l'OPCO Atlas en tant qu'ESN.

Itinéraire de formation

1
Étape 1
Python
Se former au développement Python grâce à notre formation Python de 3 jours !
3 jours
Objectifs
Comprendre à quoi sert Python et dans quels contextes il est utilisé
Maîtriser les bases du langage (variables, conditions, boucles)
Manipuler les structures de données principales
Écrire des fonctions simples et lisibles
Organiser son code en modules
Découvrir les bases de la programmation orientée objet
Mettre en place un environnement de travail moderne avec uv
Identifier des cas d’usage concrets (scripts, API simples)
2
Étape 2
Big Data : état de l’art
Maîtrisez l'avancée du Big Data grâce à notre formation de 2 jours !
2 jours
Objectifs
Connaître les opportunités et les solutions Big Data actuelles
Comprendre les enjeux et les pespectives pour son entreprise
Pouvoir stocker, traiter, analyser et visualiser les données
Maîtriser les aspects ethiques et juridiques du Big Data
3
Étape 3
MLOps Engineering sur AWS (MLOE)
Optimisez vos déploiements ML avec les meilleures pratiques MLOps et l’approche DevOps grâce à notre cours de 3 jours !
3 jours Certifiante
Objectifs
Expliquer les avantages de l’approche MLOps.
Comparer les principes de DevOps et MLOps.
Identifier les exigences de sécurité et de gouvernance pour un projet ML et proposer des solutions adaptées.
Configurer des environnements d’expérimentation MLOps avec Amazon SageMaker.
Appliquer les bonnes pratiques de versioning et de gestion des actifs ML (données, modèles et code).
Décrire trois approches pour mettre en place un pipeline CI/CD dans un contexte ML.
Mettre en œuvre l’automatisation du packaging, des tests et du déploiement des modèles.
Surveiller les performances des solutions ML et automatiser leur mise à jour en fonction des nouvelles données.
4
Étape 4
Le rôle de Data Engineer
Familiarisez vous avec le rôle et les responsabilités d'un Data Engineer avec notre formation d'une journée !
1 jour
Objectifs
Identifier les principales tâches et responsabilités d'un Data Engineer
Comprendre les concepts fondamentaux du traitement et stockage des données
Connaître les outils et technologies couramment utilisés en Data Engineering
5
Étape 5
Data Storytelling
Présentez des données de manière convaincante grâce à notre formation d'une journée !
1 jour
Objectifs
Réaliser des présentations de données de qualité pour tous types d’audience
Construire des schémas narratifs cohérents et convaincants à partir de jeux de données
Acquérir la bonne posture pour devenir acteur de ses présentations
Se constituer une boîte à outils et mettre en œuvre les meilleures pratiques de visualisation
Plus réaliste que le parcours Data Scientist envisagé initialement : ordre pédagogique et calendaire propre.

Vue d'ensemble

Ce parcours fait évoluer un développeur Python vers les métiers de la donnée : consolidation Python, panorama du Big Data, mise en production de modèles avec le MLOps, rôle de Data Engineer, puis restitution avec le Data Storytelling.

Questions fréquentes

Qui peut bénéficier de ce parcours ?

Ce parcours est réservé aux entreprises relevant de l'OPCO Atlas en tant qu'ESN, pour un salarié occupant le poste de Développeur Python dont l'activité recule d'au moins 30 %.

Le parcours est-il financé à 100 % ?

Le financement Atlas prend en charge le parcours dès lors que le dossier de 7 pièces est complet et validé. Nos équipes vous accompagnent dans son montage, de la justification de la baisse d'activité à l'engagement managérial.

Combien de temps dure ce parcours ?

10 jours de formation, répartis sur 6 à 11 semaines, pour ne pas interrompre l'activité du salarié pendant sa mobilité.

Le parcours se déroule-t-il à distance ou en présentiel ?

Très majoritairement à distance, pour limiter l'impact sur l'organisation de l'entreprise pendant la période de transition.

Qu'est-ce que le "projet fil rouge" du dossier PMI ?

Un projet réel de votre entreprise, utilisé comme fil conducteur pédagogique tout au long du parcours, pour ancrer les nouvelles compétences dans un contexte concret plutôt que sur des cas d'école.

Quel est le rôle du manager dans le dispositif ?

Le manager s'engage par écrit à repositionner effectivement le salarié sur le poste de Data/ML Engineer junior à l'issue du parcours — c'est l'une des 7 pièces exigées par Atlas.

Pourquoi le dossier PMI Atlas demande-t-il autant d'éléments ?

L'OPCO Atlas finance une vraie mobilité interne, pas une formation isolée. Les 7 pièces du dossier (poste actuel, activité en baisse, poste cible, compétences manquantes, projet fil rouge, évaluations, engagement managérial) prouvent que le parcours s'inscrit dans un repositionnement réel du salarié vers un poste qui existe déjà dans votre entreprise.

Les 7 pièces qui font un vrai dossier PMI

Sans ces éléments, le dossier ressemble à un assemblage de stages — et Atlas le refusera comme tel.

1
Poste actuel

Intitulé exact du poste occupé par le salarié aujourd'hui.

2
Activité en baisse

L'activité concernée et la justification chiffrée de la baisse d'au moins 30 %.

3
Poste cible

Le poste disponible dans l'entreprise vers lequel le salarié est repositionné.

4
Compétences manquantes

L'écart précis entre le poste actuel et le poste cible, que le parcours doit combler.

5
Projet fil rouge

Un projet réel de l'entreprise, utilisé comme fil conducteur pédagogique du parcours.

6
Évaluation initiale et finale

Positionnement avant le parcours, évaluation des acquis à l'issue.

7
Engagement managérial

L'engagement écrit du manager à repositionner effectivement le salarié après la formation.