16 juillet 2020

Machine Learning Engineer : un métier qui a le vent en poupe !

Les Data métiers sont plus que jamais des débouchés intéressants pour les jeunes diplômés en Informatique, Management et Intelligence Artificielle. Et dans la liste de ces experts de la Data Science, le profil de Machine Learning Engineer devient un poste clé. Véritable pont entre le Data Scientist et le Data Engineer, ce profil encore émergent est en passe de devenir la nouvelle star du numérique ! Découvrons le rôle du Machine Learning Engineer plus en détails, et les capacités requises pour occuper ce poste.

Machine Learning Engineer : un métier très polyvalent

Le Machine Learning ou apprentissage automatique – est de plus en plus utilisé par les entreprises de tous les secteurs. Ce modèle est arrivé à maturité dans beaucoup de domaines, et il faut donc des ingénieur.e.s qualifié.e.s pour s’en occuper. L’Ingénieur.e en Machine Learning est donc un.e programmateur.rice informatique qui crée des programmes destinés aux machines afin qu’elles effectuent des tâches sans être spécifiquement programmées à cet effet.

Mais son rôle ne s’arrête pas là ! Il/elle doit optimiser, déployer et maintenir les algorithmes développés par le Data Scientist, en utilisant les données préparées par le Data Engineer. Il/elle doit être aussi capable d’industrialiser les modèles d’IA : une phase qui s’anticipe dès la conception. De plus, il/elle devra être en mesure de gérer le cycle de vie des modèles et des données, en réussissant à les faire vivre dans le temps en les faisant évoluent face aux perpétuelles contraintes et changements.

Machine Learning Engineer : les compétences clés à posséder

Machine Learning Engineer est un métier exigeant et technique qui demande de nombreuses compétences. Expert.e en programmation informatique, expert.e en mathématiques et en analyses de données, mais aussi expert.e en communication, l’ingénieur.e se doit d’assurer dans ces divers domaines d’activités ! La maîtrise des multiples langages de programmationcomme Python – et de la collecte de données – via les API ou les requêtes SQL – sont de même indispensables. Les “softs skills” sont aussi un atout important, comme savoir expliquer les différents processus de son travail à des personnes qui ne sont pas expertes en programmation. Il/elle pourra aussi être amené à publier des articles sur ses travaux : des qualités d’écriture sont un plus !

Machine Learning Engineer : des débouchés multiples et assurés

Evolution naturelle du poste de Data Scientist, l’Ingénieur.e en Machine Learning trouvera rapidement et aisément du travail : toutes les industries utilisent désormais le Machine Learning, ce qui permet à ces Ingénieurs.es de choisir la voie qui leur correspond le plus, dans n’importe quel domaine d’action ! Très recherché, ce poste clé apporte aussi une rémunération confortable. Prisé aux Etats-Unis, l’Ingénieur.e en Machine Learning arrive petit à petit en France : on annonce une croissance de plus de 11% sur ce type de poste dans les deux années à venir. Le niveau de qualification des Ingénieur.e.s en Machine Learning est tel qu’ils/elles pourront se reconvertir aisément quand ils/elles le souhaiteront.

 

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