Encore méconnu, le métier de Machine Learning Engineer est de plus en plus recherché en entreprise. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette profession, à mi-chemin entre le Data Scientist et l'ingénieur logiciel...
Selon le rapport » Jobs and AI Anxiety « , 30% des chefs d’entreprise utilisent déjà l’intelligence artificielle et le Machine Learning. De plus, 53% d’entre eux comptent adopter ces outils d’ici trois à cinq ans.
L’IA s’immisce dans tous les secteurs, et compte parmi les technologies incontournables de ce début de ce siècle. Toutefois, pour exploiter ces outils révolutionnaires, il est nécessaire de faire appel à des experts hautement qualifiés. Le Machine Learning Engineer, ou ML Engineer, compte parmi ces spécialistes.
Qu'est-ce qu'un Machine Learning Engineer ?
Le métier de Machine Learning Engineer est proche de celui de Data Scientist. Tous deux travaillent avec de larges volumes de données, possèdent de solides compétences en gestion de données, et sont capables d’effectuer des modélisations complexes sur des ensembles de données dynamiques.
Néanmoins, les similarités s’arrêtent là. Alors que les Data Scientists produisent des rapports et des graphiques pour présenter les résultats de leurs analyses de données, les Machine Learning Engineers conçoivent des logiciels » self-running » permettant d’automatiser les modèles prédictifs.
Chaque fois que le logiciel effectue une opération, il utilise les résultats pour effectuer les futures opérations avec une précision toujours accrue. La machine » apprend « , et c’est pourquoi on parle de Machine Learning.
Parmi les exemples les plus connus, on peut citer les algorithmes de recommandation de Netflix, Amazon ou Spotify. Chaque fois qu’un utilisateur visionne une vidéo, recherche un produit ou écoute une musique, l’algorithme se nourrit des données. Ses recommandations deviennent de plus en plus précises, sans qu’un humain ait besoin d’intervenir. Le rôle du Machine Learning Engineer est de développer de tels algorithmes.
Pour poser les choses simplement, le métier de Machine Learning Engineer est un mélange entre le Data Scientist et l’ingénieur logiciel. Dans les grandes entreprises, le ML Engineer libère les Data Scientists des tâches d’ingénierie afin qu’ils puissent se focaliser sur la modélisation mathématique et les tâches nécessitant une réelle expertise scientifique.
Qu'est-ce que le Machine Learning Engineering ?
Pour bien comprendre le rôle du Machine Learning Engineer, il est important de comprendre ce qu’est le Machine Learning Engineering. Il s’agit de l’utilisation de principes issus de l’ingénierie logicielle en combinaison avec des méthodes d’analyse de données et de Data Science pour créer des modèles de Machine Learning.
Par exemple, un ingénieur ML travaillant pour YouTube est chargé de développer l’algorithme de recommandation de la plateforme. Il devra ensuite développer un pipeline et l’intégrer à YouTube pour que l’utilisateur final puisse profiter de recommandations pertinentes.
La fiche métier Machine learning engineer :
Que fait un Machine Learning Engineer au quotidien ?
Lors d’une journée type, le Machine Learning Engineer est amené à collaborer avec les Data Scientists, les ingénieurs logiciels, les Data Engineers et les spécialistes UI/UX.
Sa journée se décompose généralement entre le développement d’une plateforme de Machine Learning utilisée en interne, et le développement de nouveaux modèles de Machine Learning.
Pourquoi les Machine Learning Engineers sont-ils si recherchés ?
Avec l’essor de technologies comme l’Internet des Objets, les réseaux sociaux ou encore l’internet mobile, les entreprises de tous les secteurs croulent aujourd’hui sous les données. Ces informations sont de précieuses ressources, puisque leur analyse permet de prendre de meilleures décisions ou de mieux comprendre le consommateur.
Cependant, pour analyser de tels volumes de données, souvent non structurées, il est nécessaire d’utiliser le Machine Learning. En fonction de la nature des données, le ML peut être appliqué de différentes façons.
Les algorithmes permettent par exemple la reconnaissance d’images et de discours. Ceci permet d’analyser le contenu des images automatiquement et d’y attribuer des étiquettes. De même, les discours audio peuvent être convertis en texte grâce au » speech-to-text « . Les données non structurées peuvent ainsi être transformées en informations exploitables.
Le Machine Learning permet aussi d’établir des connexions et des associations entre les données. Ceci peut s’avérer très utile pour déchiffrer les attentes des consommateurs. Par exemple, un modèle de ML peut prédire qu’un client ayant acheté le produit A aimera le produit X. Il est ainsi possible pour les entreprises de e-commerce de recommander des produits à leurs clients en fonction de leurs précédents achats.
Par ailleurs, le Machine Learning est utilisé dans le domaine de la finance pour prédire les risques et empêcher la fraude en la détectant en temps réel. De vastes volumes de données historiques peuvent être analysés afin d’effectuer des prédictions, déterminer le potentiel d’un investissement ou anticiper un défaut de paiement.
Vous l’aurez compris : le Machine Learning s’avère très utile dans une large variété de domaines. C’est la raison pour laquelle les ML Engineers sont très recherchés dans tous les secteurs d’activité…
Quelles sont les compétences attendues pour un tel poste ?
Le métier de Machine Learning Engineer est apparu très récemment. C’est pourquoi il n’existe pas encore de définition claire et précise de cette profession.
D’une offre d’emploi à l’autre, les compétences attendues peuvent fortement varier. De manière générale, les entreprises recherchent un profil combinant les compétences d’un Data Scientist et celles d’un programmeur.
À l’inverse, les programmeurs dotés de solides compétences en Data Science peuvent eux aussi devenir des ingénieurs en Machine Learning. Il sera toutefois nécessaire de travailler dans le domaine des données au préalable.
La plupart du temps, un ML Engineer doit disposer d’un diplôme de haut niveau en informatique, en mathématiques, en statistique ou autre discipline liée. Des concepts mathématiques comme l’algèbre linéaire, les statistiques bayésiennes ou la théorie de groupe doivent être maîtrisés.
Cet expert doit aussi posséder des compétences en modélisation de données et en architecture des données. Il doit également maîtriser les langages de programmation Python, R et Java, et manie les frameworks de Machine Learning les plus populaires comme TensorFlow ou Keras. Les plateformes Big Data, comme Hadoop, n’ont pas de secrets pour lui.
L’ingénieur en Machine Learning dispose aussi d’une expérience dans un environnement Agile. Enfin, il est doté d’un talent pour la communication écrite et verbale, afin de pouvoir collaborer avec les autres employés des différents départements de l’entreprise.
Quel est le salaire d'un Machine Learning Engineer ?
Là encore, il est difficile de déterminer le salaire moyen d’un Machine Learning Engineer de par le caractère récent de cette profession. Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen est de 114 000 dollars aux États-Unis et 47 741 euros en France. À Paris, selon Economic Research Institute, le salaire moyen est supérieur au reste de la France et atteint 67 000 euros par an.
Ce métier se situe à la croisée des rôles de Data Scientist et d’ingénieur logiciel. À titre de comparaison, toujours selon Glassdoor, un Data Scientist en France gagne en moyenne 45 000 euros par an. Un ingénieur logiciel, lui, peut espérer gagner 38 865 euros par an.
Comment devenir Machine Learning Engineer ?
Pour devenir Machine Learning Engineer, il est recommandé de se lancer dans un véritable projet pour acquérir de l’expérience. Il est par exemple possible de récupérer un modèle sur une plateforme comme Kaggle, pour le transformer en ap zplication complète.
Au cours de ce processus, vous serez amené à effectuer la plupart des tâches qui constituent le quotidien d’un professionnel. Un tel projet enrichira fortement votre CV, et vous permettra de trouver facilement du travail en démontrant que vous avez les aptitudes requises pour exercer ce métier.
Vous trouverez de nombreuses ressources d’apprentissage proposées avec les frameworks Google Tensorflow ou PyTorch. De son côté, DataScientest vous propose une formation entièrement dédiée grâce à laquelle vous pourrez acquérir toutes les compétences de Machine Learning Engineer.
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