19 juin 2023

Devenir Machine Learning Engineer : fiche métier, missions, compétences, études, salaire et évolution

Très en vogue dernièrement en raison de l’essor du numérique et des nouvelles technologies, le Machine Learning Engineer est sans aucun doute l’un des métiers du futur. C’est aussi et surtout une excellente option pour les personnes qui souhaitent travailler à l’intersection de l’informatique, des mathématiques et de l’intelligence artificielle. Mais en quoi consiste-t-il exactement et comment y accéder ?

Qu’est-ce qu’un Machine Learning Engineer ?

Le Machine Learning Engineer ou l’ingénieur en apprentissage automatique est un spécialiste responsable de la conception, du développement et du déploiement de systèmes intelligents capable de résoudre des problèmes complexes et de prendre des décisions automatisées.

Son travail consiste à collecter, analyser et préparer les données nécessaires à l’apprentissage automatique. Il sélectionne les algorithmes d’apprentissage appropriés en fonction des tâches à accomplir, et les expérimente en utilisant un ensemble de données d’entraînement. Il évalue également les performances des modèles d’apprentissage automatique et les optimisent pour obtenir de meilleurs résultats. 

Quel rôle a un Machine Learning Engineer ?

Un ingénieur en apprentissage automatique joue divers rôles que sont : 

• La collecte et la préparation des données ;
• Le développement de modèles d’apprentissage automatique ;
• L’évaluation et l’optimisation des modèles ;
• Le déploiement des modèles ainsi que la maintenance et le suivi.

Quelles sont les différences et les similarités entre le Machine Learning Engineer, le Data Scientists et le Data Engineer ?

Les métiers de Machine Learning Engineer, de Data Scientist et de Data Engineer se chevauchent parfois, mais ils ont des responsabilités et des domaines d’expertise distincts.

• Le Machine Learning Engineer est chargé de développer et de déployer des modèles d’apprentissage automatique dans des applications concrètes. Il se concentre sur l’ingénierie des modèles, l’optimisation des performances, le déploiement et la maintenance des systèmes de Machine Learning. Ses compétences clés sont la programmation, la modélisation statistique et le développement logiciel.

• Le Data Scientist quant à lui est responsable de la recherche, de l’exploration et de l’analyse des données pour extraire des connaissances exploitables. Il développe des modèles prédictifs et des algorithmes. Ses compétences clés sont l’analyse statistique, la modélisation prédictive et la visualisation de données.

• Le Data Engineer pour sa part se concentre sur la conception, le développement et la gestion de l’infrastructure et des pipelines de données. Il est responsable de la collecte, du stockage, du traitement et de la transformation des données à grande échelle. Ses compétences clés sont l’extraction de données, l’intégration de données et les bases de données.

Les similarités au niveau de ces trois rôles impliquent le fait qu’ils requièrent tous une certaine compréhension des concepts d’apprentissage automatique, de l’analyse de données et de la programmation.

De plus, le Machine Learning Engineer, le Data Scientist et le Data Engineer travaillent souvent en collaboration. En effet, ils contribuent à différentes étapes du cycle de vie des données, de la collecte à l’analyse et à l’application des modèles.

Enfin, ces trois métiers nécessitent tous une connaissance des langages de programmation tels que Python, R ou SQL, ainsi que des compétences en manipulation de données et en compréhension des algorithmes.

Quelles sont les missions d’un Machine Learning Engineer ?

Les missions d’un Machine Learning Engineer peuvent varier en fonction de l’entreprise, du domaine d’application et du projet spécifique sur lequel il travaille. Elles se déclinent notamment en :

• La collecte et la préparation des données ;
• Le développement de modèles de Machine Learning ;
• L’entrainement et l’évaluation des modèles ;
• Le déploiement des modèles ;
• La maintenance et amélioration des modèles et ;
• La collaboration interdisciplinaire.

Ces missions peuvent varier en fonction du domaine d’application spécifique et des responsabilités de l’ingénieur en apprentissage automatique au sein d’une organisation donnée.

Quels outils utilise un Machine Learning Engineer ?

Le Machine Learning Engineer fait usage d’une variété d’outils. Le choix de ces derniers dépendra des besoins spécifiques du projet, de la préférence personnelle et des ressources disponibles. On distingue couramment :

• Les langages de programmation ;
• Les frameworks d’apprentissage tels que TensorFlow, PyTorch,  scikit-learn et Keras ;
• Jupyter Notebook : c’est un environnement interactif populaire pour le développement, la visualisation et le partage de code ;
• Les outils de gestion de visualisation de données tels que Matplotlib, Seaborn et Ploty ;
• Les outils de gestion des versions comme Git par exemple ;
• Les plateformes de calcul et de traitement distribué telles qu’Apache Spark et Hadoop ;
• Les outils de conteneurisation et de déploiement : Docker est un outil populaire ;
• Les services cloud.

Quel profil pour prétendre au poste de Machine Learning Engineer ?

Pour prétendre au poste de Machine Learning Engineer, il est généralement attendu que vous ayez une combinaison de compétences techniques, mathématiques et analytique. 

Compétences en mathématiques et en statistiques 

Une solide compréhension des concepts mathématiques et statistiques est essentielle pour comprendre les algorithmes d’apprentissage automatique. Des compétences en algèbre linéaire, en calcul différentiel et intégral, en probabilités et en statistiques sont souvent nécessaires.

Expérience en programmation

La maîtrise d’au moins un langage de programmation couramment utilisé comme Python est indispensable. Toutefois, d’autres langages tels R, Java ou C++ peuvent également être utiles. Parallèlement, une connaissance pratique des bibliothèques d’apprentissage automatique telles que TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn est également un atout.

Compréhension du Machine Learning

Une connaissance approfondie des principes et des techniques du Machine Learning est essentielle. Cela comprendra la compréhension des différents types d’algorithmes (supervisé, non supervisé, renforcement, etc..), la capacité à sélectionner et à ajuster les modèles appropriés pour les tâches données, ainsi que la compréhension des concepts d’évaluation des modèles.

Compétences en ingénierie logicielle

Une connaissance solide des principes de base de l’ingénierie logicielle est importante pour développer, déployer et maintenir des systèmes d’apprentissage automatique à grande échelle.

Comment devenir Machine Learning Engineer ?

Pour devenir Machine Learning Engineer, il est généralement attendu d’avoir une combinaison de connaissances en informatique et en mathématique.

Niveau études, un diplôme universitaire en informatique, en génie informatique, en mathématiques, en statistiques ou dans un domaine connexe est généralement requis. Un diplôme de niveau Master ou doctorat peut être préféré pour des postes plus avancés ou de recherche.

Du côté des certifications, elles ne sont pas toujours nécessaires, mais peuvent néanmoins représenter un atout supplémentaire pour votre profil. Elles peuvent inclure TensorFlow Developer Certificate, Microsoft Certified Azure AI Engineer Associate, AWS Certified Machine Learning-Specialty.

Quel est le salaire moyen d’un Machine Learning Engineer ?

Selon les données de 2021, le salaire du Machine Learning Engineer aux Etats-Unis se situe généralement entre 100 000 et 150 000 dollars par an. Cependant, pour les ingénieurs plus expérimentés ou occupant des postes de niveau senior ou de gestion, les salaires peuvent dépasser 150 000 dollars par an, voire atteindre des niveaux beaucoup plus élevés. En général, les salaires des Machine Learning Engineer sont d’environ 45 000 € bruts par an en début de carrière. Avec plusieurs années d’expérience, un  Machine Learning Engineer senior peut espérer gagner en moyenne entre 55 000 € et 75 000 € bruts par an.

Quelles sont les évolutions professionnelles ?

Le domaine de l’apprentissage automatique évolue rapidement, cependant, les tendances et les opportunités spécifiques peuvent varier au fil du temps et dépendent également de facteurs tels que l’emplacement géographique, l’industrie et l’expérience personnelle.

• Avancement en tant que Senior Machine Learning Engineer ;
• Gestion de projet et leadership technique ;
• Recherche en Machine Learning ;
• Entrepreneurship et start-ups ;
• Expertise sectorielle.

Il est important de noter que ces évolutions professionnelles ne sont pas exclusives et peuvent se chevaucher. De nombreux professionnels de l’apprentissage automatique développent une combinaison de compétences en leadership et de connaissances en affaires pour évoluer dans leur carrière.

Quelles sont les entreprises qui recrutent ?

Il y a de nombreuses entreprises dans le monde qui recrutent des ingénieurs en apprentissage automatique (Machine Learning). Voici quelques exemples d’entreprises connues pour leur implication dans le domaine de l’apprentissage automatique.

Google

Google est l’une des entreprises leaders dans le domaine de l’apprentissage automatique, avec des projets tels que Google Brain et TensorFlow. Ils recrutent régulièrement des experts en apprentissage automatique pour travailler sur diverses applications et projets de recherche.

Microsoft 

Microsoft est fortement impliqué dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Ils ont développé des outils et des plateformes tels que Azure Machine Learning et Microsoft Cognitive Services. L’entreprise propose des opportunités pour les ingénieurs en apprentissage automatique dans divers domaines, y compris la recherche, le développement de produits et les services cloud.

Amazon

Amazon utilise l’apprentissage automatique dans de nombreux aspects de ses activités, notamment dans le commerce électronique, l’expérience client, la logistique et les services cloud (Amazon Web Services). Ils offrent des opportunités pour les ingénieurs en apprentissage automatique pour travailler sur des projets de grande envergure.

Facebook 

Facebook a une équipe de recherche en intelligence artificielle (Facebook AI Research) et utilise l’apprentissage automatique dans ses plateformes et ses produits, tels que la recommandation de contenu et la reconnaissance faciale. Ils recherchent régulièrement des ingénieurs en apprentissage automatique pour rejoindre leurs équipes.

Apple

Apple utilise également l’apprentissage automatique dans ses produits et services, notamment dans la reconnaissance vocale (Siri), la vision par ordinateur et la réalité augmentée. Ils recrutent des ingénieurs en apprentissage automatique pour travailler sur des projets de recherche et de développement.

Il convient de noter que ces exemples ne sont pas exhaustifs et qu’il existe de nombreuses autres entreprises, des startups aux grandes sociétés technologiques qui recherchent des Machine Learning Engineer. 

Métier de Machine Learning Engineer : que retenir ?

Le métier de Machine Learning Engineer est centré sur la conception, le développement et le déploiement de systèmes d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes. Il est notamment chargé du développement de modèles d’apprentissage automatique, de l’évaluation et de l’optimisation des modèles. Il utilise des outils tels que les langages de programmation, les Framework d’apprentissage comme TensorFlow, PyTorch et scikit-learn et Keras. 

Concrètement, le Machine Learning Engineering est vaste domaine innovant, passionnant et surtout en constante évolution. Alors si vous êtes intéressé par ce métier lancez-vous maintenant.

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