En développant des systèmes qui apprennent et s’améliorent à partir des données, les machines learning engineer permettent aux entreprises d’optimiser les opérations, de personnaliser les services à grande échelle, et d’identifier de nouvelles opportunités de marché. Face aux demandes du marché et les compétences nécessaires pour opérer dans ce domaine, le salaire du Machine Learning Engineer est en constante augmentation.
Découvrez dans cet article combien peut gagner un ingénieur en apprentissage automatique.
Qu'est-ce qu'un Machine Learning Engineer ?
Un Machine Learning Engineer est un professionnel spécialisé dans la création de modèles d’apprentissage automatique qui permettent aux machines de prendre des décisions basées sur des données. Ils combinent des compétences en programmation, en mathématiques et en compréhension des algorithmes pour développer des systèmes intelligents capables d’apprendre et de s’adapter.
Le Machine Learning est en plein essor. Dans le domaine de la technologie, l’apprentissage automatique est sur toutes les lèvres et s’invite désormais dans tous les secteurs d’activité.
En effet, le Machine Learning permet déjà d’automatiser une immense variété de tâches et son potentiel se dévoile à mesure que la technologie progresse. Il permet donc aux organisations de toutes les industries de réaliser d’importantes économies de temps et d’argent. C’est pourquoi les entreprises cherchent par tous les moyens à recruter des experts en Machine Learning et en intelligence artificielle.
En quoi consiste le travail d'un Machine Learning Engineer ?
Le travail d’un Machine Learning Engineer (MLE) s’articule autour de diverses missions :
Collecte de données : Implique l’identification, la collecte et le prétraitement des données. Le MLE doit s’assurer que les données sont propres, complètes et répondent au projet en cours.
Conception de modèles : Nécessite de choisir ou de créer des algorithmes d’apprentissage automatique adaptés aux objectifs spécifiques du projet. Cela implique une compréhension approfondie des forces et faiblesses de différents modèles.
Entraînement de modèles : Consiste à utiliser des ensembles de données pour entraîner les modèles, en ajustant les hyperparamètres pour améliorer leur performance.
Évaluation de modèles : Après l’entraînement, les modèles sont testés sur des données non vues pour évaluer leur précision, leur efficacité et d’autres métriques de performance.
Déploiement de modèles : Une fois satisfaisants, les modèles sont intégrés dans des applications ou des systèmes de production, nécessitant des compétences en ingénierie logicielle pour garantir leur fonctionnement en conditions réelles.
Maintenance et mise à jour : Le MLE doit surveiller les performances des modèles déployés et les ajuster ou les réentraîner au fil du temps pour s’adapter à de nouvelles données ou à des changements dans les conditions d’utilisation.
Quelles différences entre un Data Scientist et un MLE ?
La principale différence entre un Data Scientist et un Machine Learning Engineer (MLE) réside dans leur champ d’action et leurs responsabilités principales au sein d’un projet ou d’une organisation.
Le champ d'action d'un Data Scientist
Le Data Scientist se concentre sur l’analyse et l’interprétation complexes des données volumineuses.
Il utilise des statistiques, des méthodes d’apprentissage automatique et des outils d’analyse pour découvrir des insights et des patterns dans les données. Leur travail implique souvent la formulation de questions pertinentes, la préparation des données, l’exploration et la visualisation des données, la construction et l’évaluation de modèles statistiques.
Leur objectif est de fournir des analyses qui peuvent influencer la prise de décision et les stratégies d’affaires.
Le champ d'action du Machine Learning Engineer
Le MLE, quant à lui, se spécialise dans la conception, la construction et la production de systèmes d’apprentissage automatique.
Après que les Data Scientists aient développé des modèles, les MLE les transforment en prototypes opérationnels et les intègrent dans des applications existantes. Ils travaillent sur l’optimisation des modèles, leur scalabilité et leur déploiement pour qu’ils fonctionnent efficacement en production.
Leur rôle exige une forte compétence en ingénierie logicielle en plus des connaissances en apprentissage automatique.
Quel est le salaire moyen d'un ML Engineer ?
| Niveau d'expérience | Salaire annuel brut | Salaire mensuel brut |
|---|---|---|
| Débutant | 38 000 - 53 000 | 3 200 - 4 400 |
| Junior | 42 000 - 59 000 | 3 500 - 4 900 |
| Expérimenté | 47 000 - 65 000 | 3 900 - 5 400 |
| Senior | 50 000 - 70 500 | 4 200 - 5 800 |
Quel est le salaire d'un ML Engineer débutant en France ?
Pour un Machine Learning Engineer (MLE) débutant en France, avec 0 à 1 an d’expérience, en utilisant un taux de conversion de 76,5% du brut au net, voici une estimation des salaires annuels et mensuels en brut et en net :
- Salaire annuel brut : environ 38 000 € à 53 000 €
- Salaire annuel net : environ 29 000 € à 40 500 €
- Salaire mensuel brut : environ 3 200 € à 4 400 €
- Salaire mensuel net : environ 2 400 € à 3 400 €
Quel est le salaire d'un ML Engineer débutant à Paris ?
Pour un Machine Learning Engineer (MLE) débutant travaillant à Paris, voici une estimation des salaires annuels et mensuels en brut et en net, toujours avec un taux de conversion de 76,5% :
- Salaire annuel brut : environ 43 500 € à 60 500 €
- Salaire annuel net : environ 33 250 € à 46 000 €
- Salaire mensuel brut : environ 3 600 € à 5 000 €
- Salaire mensuel net : environ 2 800 € à 3 800 €
Combien gagne un ML Engineer débutant à l'étranger ?
Les salaires bruts des Machine Learning Engineers (MLE) débutants peuvent varier considérablement d’un pays à l’autre. Selon des sites d’estimations salariales comme Glassdoor ou Indeed, voici une liste des salaires annuels bruts pour un MLE débutant dans différents pays :
- États-Unis : entre 80 000 $ et 120 000 $
- Canada : entre 70 000 CAD et 100 000 CAD
- Royaume-Uni : entre 35 000 £ et 60 000 £
- Allemagne : entre 45 000 € et 65 000 €
- Australie : entre 70 000 AUD et 90 000 AUD
- Inde : entre 5 00 000 INR et 8 00 000 INR
Ces chiffres sont des estimations générales et peuvent varier selon l’entreprise, le secteur d’activité, la spécialisation technique, et d’autres facteurs tels que les compétences individuelles et les avantages supplémentaires offerts par l’employeur.
Quel est le salaire d'un ML Engineer junior en France ?
Pour un Machine Learning Engineer (MLE) junior en France, avec 2 à 4 ans d’expériences, les salaires peuvent varier selon l’entreprise, la région et l’industrie. En utilisant un taux de conversion de 76,5%, voici une estimation des salaires annuels et mensuels en brut et en net :
- Salaire annuel brut : environ 42 000 € à 59 000 €
- Salaire annuel net : environ 32 100 € à 45 100 €
- Salaire mensuel brut : environ 3 500 € à 4 900 €
- Salaire mensuel net : environ 2 675 € à 3 760 €
Quel est le salaire d'un ML Engineer junior à Paris ?
Pour un Machine Learning Engineer (MLE) junior travaillant à Paris, où les salaires peuvent être plus élevés en raison du coût de la vie et de la concentration d’entreprises technologiques, voici une estimation des salaires annuels et mensuels en brut et en net, en utilisant toujours un taux de conversion de 76,5% :
- Salaire annuel brut : environ 47 750 € à 66 300 €
- Salaire annuel net : environ 36 500 € à 50 700 €
- Salaire mensuel brut : environ 4 000 € à 5 500 €
- Salaire mensuel net : environ 3 000 € à 4 200 €
Quel est le salaire d'un ML junior à l'étranger ?
Les salaires des Machine Learning Engineers (MLE) juniors (2 à 4 ans d’expérience) peuvent varier considérablement en fonction du pays, de la demande du marché, et d’autres facteurs économiques locaux. Voici une estimation générale des salaires annuels bruts pour un MLE junior dans différents pays :
- États-Unis : entre 100 000 $ et 150 000 $
- Canada : entre 80 000 CAD et 120 000 CAD
- Royaume-Uni : entre 40 000 £ et 70 000 £
- Allemagne : entre 50 000 € et 70 000 €
- Australie : entre 80 000 AUD et 120 000 AUD
- Inde : entre 700 000 INR et 1 500 000 INR
Quel est le salaire d'un MLE expérimenté en France ?
Pour un Machine Learning Engineer (MLE) expérimenté en France, ayant de 5 à 9 ans d’expérience, et en utilisant un taux de conversion de 76,5% du brut au net, voici une estimation des salaires annuels et mensuels en brut et en net :
- Salaire annuel brut : environ 47 000 € à 65 000 €
- Salaire annuel net : environ 36 000 € à 50 000 €
- Salaire mensuel brut : environ 3 900 € à 5 400 €
- Salaire mensuel net : environ 3 000 € à 4 200 €
Quel est le salaire d'un MLE expérimenté à Paris ?
Pour un Machine Learning Engineer (MLE) expérimenté travaillant à Paris, où les salaires peuvent être plus élevés en raison du coût de la vie et de la forte demande de compétences spécialisées, voici une estimation des salaires annuels et mensuels en brut et en net, avec un taux de conversion de 76,5% :
- Salaire annuel brut : environ 52 000 € à 72 000 €
- Salaire annuel net : environ 40 000 € à 55 000 €
- Salaire mensuel brut : environ 4 300 € à 6 000 €
- Salaire mensuel net : environ 3 300 € à 4 600 €
Quel est le salaire d'un MLE expérimenté à l'étranger ?
Les salaires des Machine Learning Engineers (MLE) expérimentés, ayant de 5 à 9 ans d’expérience, varient d’un pays à l’autre en fonction de facteurs tels que la demande du marché, le coût de la vie et la maturité de l’industrie technologique. Voici une estimation générale des salaires annuels bruts pour un MLE expérimenté dans différents pays :
- États-Unis : entre 120 000 $ et 180 000 $
- Canada : entre 100 000 CAD et 150 000 CAD
- Royaume-Uni : entre 50 000 £ et 80 000 £
- Allemagne : entre 60 000 € et 90 000 €
- Australie : entre 100 000 AUD et 150 000 AUD
- Inde : entre 1 200 000 INR et 2 000 000 INR
Quel est le salaire d'un MLE senior en France ?
Pour un Machine Learning Engineer (MLE) senior en France, avec 10 ans d’expérience ou plus, et utilisant un taux de conversion de 76,5% du brut au net, voici une estimation des salaires annuels et mensuels en brut et en net :
- Salaire annuel brut : environ 50 000 € à 70 500 €
- Salaire annuel net : environ 38 000 € à 54 000 €
- Salaire mensuel brut : environ 4 200 € à 5 800 €
- Salaire mensuel net : environ 3 200 € à 4 500 €
Quel est le salaire d'un MLE senior à Paris ?
Pour un Machine Learning Engineer (MLE) senior travaillant à Paris, où les salaires sont généralement plus élevés en raison du coût de la vie et de la demande accrue pour des compétences spécialisées, en utilisant un taux de conversion de 76,5% du brut au net, voici une estimation des salaires annuels et mensuels en brut et en net :
- Salaire annuel brut : environ 56 000 € à 78 000 €
- Salaire annuel net : environ 43 000 € à 60 000 €
- Salaire mensuel brut : environ 4 700 € à 6 500 €
- Salaire mensuel net : environ 3 600 € à 5 000 €
Quel est le salaire d'un MLE senior à l'étranger ?
Les salaires des Machine Learning Engineers (MLE) seniors, avec 10 ans d’expérience ou plus, peuvent varier significativement selon le pays, reflétant les différences dans le coût de la vie, la demande du marché, et la prévalence de l’industrie technologique. Voici une estimation des salaires annuels bruts pour un MLE senior dans différents pays :
- États-Unis : entre 130 000 $ et 200 000 $
- Canada : entre 100 000 CAD et 150 000 CAD
- Royaume-Uni : entre 60 000 £ et 90 000 £
- Allemagne : entre 70 000 € et 100 000 €
- Australie : entre 110 000 AUD et 160 000 AUD
- Inde : entre 20 00 000 INR et 30 00 000 INR
Quel est le salaire d'un MLE freelance ?
Si un Machine Learning Engineer souhaite proposer ses services en tant que freelance, son taux journalier moyen (TJM) peut varier selon son expérience et le client qui le démarche. Voici une estimation moyenne du TJM d’un machine learning engineer selon différents sites de recrutement ou d’estimations salariales :
- Débutant (0 à 1 an d’expérience) : environ 300 € à 400 €
- Junior (2 à 4 ans d’expérience) : environ 400 € à 500 €
- Expérimenté (5 à 9 ans d’expérience) : environ 500 € à 700 €
- Senior (10 ans d’expérience ou plus) : environ 700 € à 1000 €
Quelles sont les évolutions de carrière pour un MLE ?
Les Machine Learning Engineers (MLE) possèdent un large éventail d’opportunités d’évolution de carrière, reflétant l’importance croissante de l’intelligence artificielle et du machine learning dans les divers secteurs d’activités. Après avoir acquis une expérience significative, un MLE peut aspirer à des postes tels que :
- Lead Machine Learning Engineer : Supervision d’équipes de MLEs et orientation des projets d’apprentissage automatique.
- Architecte IA : Conception de solutions d’intelligence artificielle à l’échelle de l’entreprise, en intégrant le machine learning dans la stratégie globale de données.
- Responsable de l’innovation en IA : Diriger les initiatives d’innovation en IA au sein d’une organisation, en se concentrant sur l’exploration et l’implémentation de nouvelles technologies et méthodologies.
- Consultant en IA et Machine Learning : Offrir une expertise en IA et machine learning à divers clients, en aidant à résoudre des problèmes spécifiques et à améliorer les processus grâce à l’automatisation intelligente.
Ces évolutions de carrière requièrent non seulement une expertise technique approfondie, mais aussi des compétences en gestion de projet, en leadership et en communication, essentielles pour naviguer dans des environnements d’affaires complexes et interdisciplinaires.
Quels sont les secteurs qui recrutent ?
La demande pour les Machine Learning Engineers (MLE) s’étend à travers plusieurs secteurs clés, reflétant l’impact transversal de l’intelligence artificielle et du machine learning. Les secteurs les plus demandeurs incluent :
- Technologies de l’information et Services : Entreprises spécialisées dans le développement logiciel, les services cloud et les solutions informatiques.
- Finance et Banque : Utilisation de l’IA pour la détection de fraudes, l’analyse de risques, et la personnalisation des services.
- Santé : Amélioration des diagnostics, personnalisation des traitements et optimisation des opérations hospitalières.
- Automobile : Développement de véhicules autonomes et amélioration de la sécurité et de l’efficacité des systèmes de transport.
- Retail et e-commerce : Personnalisation de l’expérience client, optimisation des chaînes logistiques et analyse des tendances de consommation.
- Entertainment et Médias : Création de contenus personnalisés, recommandations de produits et analyse des préférences des utilisateurs.
Cette diversité de secteurs montre que les compétences en machine learning sont devenues essentielles pour l’innovation et l’amélioration des processus dans une multitude de domaines d’activité.
Comment devenir Machine Learning Engineer ?
Face à ces salaires très attractifs, vous vous demandez sans doute comment devenir Machine Learning Engineer. En réalité, l’ingénieur ML peut être considéré comme une évolution du Data Scientist.
En plus d’analyser des données afin de dégager de précieuses informations, comme le Data Scientist, le Machine Learning Engineer développe des modèles d’apprentissage automatique et les met en production pour répondre aux besoins de l’entreprise. Il s’agit d’un expert en programmation, en statistiques, en mathématiques et en informatique.
Pour acquérir les compétences requises, DataScientest vous propose une formation de Machine Learning Engineer. Ce programme se destine aux Data Scientists professionnels désirant gagner en compétences et apprendre à mettre en production les modèles de Machine Learning.
Vous pourrez notamment renforcer votre maîtrise de la programmation en langage Python. Vous apprendrez aussi à maîtriser des outils tels que Git et GitHub pour l’isolation, Flask, Docker et Kubernetes pour la collaboration, ou Apache Airflow pour l’automatisation.
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Vous savez désormais quel est le salaire d’un Machine Learning Engineer. Découvrez les différents métiers du Big Data, et quels sont leurs salaires selon notre enquête menée auprès des entreprises du CAC 40…
