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Le métier de Machine Learning Engineer

Le machine learning fait partie de l’intelligence artificielle. Ainsi, le machine learning engineer est un expert de la technologie machine learning. Cette technologie d’avenir assure aux ordinateurs d’exploiter des flux importants de données dans une logique d’apprentissage. Aujourd'hui, en France et partout dans le monde, le développement de l’IA nécessite des compétences particulières. Les machine learning engineers sont présents pour répondre à ces besoins. Ce domaine en pleine expansion offre de nombreuses opportunités de travail, alors pourquoi ne pas s’intéresser à ce métier ?

À retenir :

  • La création, l’utilisation et le développement des algorithmes qui permettent aux machines de prendre des décisions de manière autonome est au cœur de ce travail
  • Si vous suivez une formation dans ce secteur, vous avez la possibilité de travailler pour diverses entreprises spécialisées en IA ou plus généralistes.
  • C’est un spécialiste en informatique, en science et en mathématiques
  • En fonction du niveau des ingénieurs et de la région dans laquelle ils recherchent un travail, le salaire varie. Néanmoins, le salaire reste intéressant, car les entreprises sont en quête de collaborateurs ayant suivi une formation poussée pour exercer cet emploi.

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

En France, il est aussi appelé, ingénieur en apprentissage automatique. En effet, il utilise les technologies de machine learning conçues pour favoriser l’apprentissage automatique des machines. Cet expert en IA travaille pour une entreprise comme une start up ou un éditeur de logiciels ou au sein d’une société de conseil.

Il est le responsable de la conception, du développement et du déploiement des systèmes pour qu’ils soient intelligents. Ce professionnel est capable de créer une machine qui résout des problématiques diverses et complexes et qui prend des décisions de manière autonome.

Le machine learning engineer collecte, analyse et prépare les données nécessaires pour développer une technologie d’apprentissage automatique. Cet expert en intelligence artificiellesélectionne l’algorithme d’apprentissage adapté à sa mission et expérimente cet algorithme. Ce métier consiste également à évaluer les modèles de machine learning (apprentissage automatique) pour les optimiser.

Quel est le rôle d’un Machine Learning Engineer ?

Le rôle du machine learning engineer est de rendre un ordinateur capable de réagir à des problèmes variés. L’informatique, la science et les mathématiques sont au cœur de ses objectifs.

Grâce à son travail sur les systèmes d’apprentissage automatique des machines, les machine learning peuvent prendre des décisions de manière autonome. Cela renforce la productivité des entreprises en gagnant du temps dans certaines tâches à réaliser.

Le machine learning engineer a des rôles variés puisqu’il collecte et prépare les données informatiques, développe des modèles de machine learning, évalue et optimise ses modèles et s’occupe de la maintenance.

Ce spécialiste a aussi un rôle important dans le monde du data engineering. Il est essentiel pour garantir l’utilisation de données correctement et adaptées pour une optimisation de chaque modèle d'apprentissage automatique.

Les missions d’un Machine Learning Engineer

Les missions d’un Machine Learning Engineer varient en fonction de l’organisation pour laquelle il travaille, du domaine d’application et du projet. Voici les tâches principales de l’ingénieur en apprentissage automatique :

  • travailler sur les données informatiques : favoriser une collecte optimale et la préparation des données nécessaires au machine learning.
  • développer des modèles d’apprentissage automatique : grâce à ses connaissances techniques, le machine learning engineer développe des modèles de machine learning innovants.
  • tester et évaluer le modèle : pour s’assurer de répondre au besoin du client et au bon fonctionnement, l’ingénieur en apprentissage automatique teste, éduque et évalue les modèles développés. 
  • déployer les systèmes de machine learning développés : grâce à divers outils et technologies comme Docker, cet expert en intelligence artificielle déploie son système pour un fonctionnement optimal.
  • s’assurer de la maintenance et de l’amélioration continue : pour être certain du bon fonctionnement du modèle développé, l’ingénieur en apprentissage automatique doit réparer et améliorer les modèles tout au long de leur utilisation.
  • faire de la veille régulière sur le secteur de l’IA : pour se tenir à jour et connaître les dernières innovations afin d’être compétitif. 

Ces tâches sont variables et dépendent du secteur d’activité et du niveau de responsabilité dans lequel le machine learning engineer va évoluer.

Salaire et TJM d’un Machine Learning Engineer

En France et dans de nombreux pays européens, le salaire des machine learning engineers est d’environ 45 000 euros bruts/an. Évidemment, en fonction de l’entreprise pour laquelle il travaille, mais surtout compte tenu de son expérience, cette rémunération varie.

  • Un machine learning engineer débutant gagne en moyenne entre 35 000 et 40 000 euros/an.
  • Un professionnel qui justifie de longues années d’expérience dans le secteur de l’IA peut gagner plus de 55 000 euros bruts/an et parfois même jusqu’à 75 000 euros/an. 

Ce métier s’exerce aussi en tant que freelance. En autoentrepreneur, il est nécessaire de s’appuyer sur le TJM (tarif journalier moyen) pour fixer un tarif aux clients, et donc une rémunération pour le professionnel. Le TJM des machines learning engineer est deplus de 600 euros en moyenne. Parfois, certains freelances ont même un TJM de 1 000 euros s’ils disposent de fortes compétences et expériences et surtout s’ils peuvent proposer des spécialités qui les démarquent de la concurrence.

Quelles sont les compétences d’un Machine Learning Engineer ?

Ces ingénieurs en IA rassemblentdes compétences techniques et comportementales, les voici.

Hard Skills (Compétences techniques)

  • Compétences en informatique : cet expert connaît parfaitement l’utilisation des langages de programmation comme Python ou encore Java. Les bibliothèques d’apprentissages automatiques appelées aussi frameworks comme PyTorch, TensorFlow et Keras sont indispensables à ce métier. Des connaissances accrues sur les plateformes de Big Data sont aussi nécessaires. 
  • Compétences en mathématiques et en statistiques : les concepts mathématiques et statistiques liés aux algorithmes n’ont pas de secret pour ces ingénieurs en IA. Il est aussi indispensable d’avoir des connaissances en probabilités, en algèbre linéaire ainsi qu’en calcul différentiel et intégral. 
  • Compétences en ingénierie logicielle : pour développer, déployer et maintenir chaque projet, ces connaissances sont primordiales.
  • Comprendre le Machine Learning : évidemment, le machine learning est au cœur de son activité. La compréhension des différents styles d’algorithmes, les compétences pour ajuster les modèles adaptés, etc font partie des bases à savoir.
  • Maîtrise de l’anglais technique : les professionnels de ce secteur utilisent de nombreux termes techniques et complexes en anglais lors du développement de leurs projets. Il faut avoir les bases nécessaires en anglais pour réussir. 

Soft Skills  (Compétences comportementales)

  • Un bon sens de la communication : d'excellentes qualités relationnelles sont nécessaires pour travailler en équipe et collaborer avec les clients. 
  • Être méthodique : ce métier consiste à disposer d’une facilité de réflexion méthodique.
  • Être organisé et rigoureux : pour mener à bien différents objectifs et répondre aux exigences des clients, il faut réunir ces deux qualités.
  • Être autonome : l'autonomie est un point clé, car même s’ils travaillent souvent en équipe, ils doivent aussi connaître parfaitement leur domaine d’application pour développer des projets seuls et en toute confiance. 
  • Être force de proposition : l'innovation est au cœur de ce métier. De cette façon, il faut être force de proposition pour apporter des idées innovantes.

Quelles sont les technologies/outils dont se sert un Machine Learning Engineer ?

Les jobs comme machine learning engineer demandent des connaissances importantes en matière de technologies, ainsi, ils utilisent des techniques informatiques tout au long de leur carrière.

Parmi les outils informatiques, on pense aux langages de programmation comme C, Java et Python. Comme évoqué précédemment, les frameworks d’apprentissage sont aussi au cœur de ces métiers. Keras, PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn et Keras sont utilisés quotidiennement.

Les outils de conteneurisation et de déploiement sont utiles lors de la phase de déploiement. Docker est une technologie reconnue.

Pendant leurs études et tout au long de leur carrière, ces ingénieurs apprennent à utiliser des plateformes de calcul et de traitement distribué comme Hadoop et Apache Spark. Jupyter Notebook est un outil qui aide ces professionnels à créer et à partager des documents interactifs comme de la programmation.

Les logiciels et sites de gestion de visualisation de données sont aussi utilisés régulièrement. On pense notamment à Ploty, Matplotlib ou encore Seaborn.

Enfin, cet expert en informatique et en IA utilise des outils de gestion des modèles comme Git. Les services cloud n’ont aussi aucun secret pour lui.

Quels sont les métiers similaires à Machine Learning Engineer ?

Voici des idées de métiers similaires à ce poste :

  • le Software Engineer : sa formation permet de se charger de la validation des modules logiciels, de leur intégration et de leur maintenance.
  • le Data Analyst : ce spécialiste de la data crée des bases de données nécessaires à l'entreprise et il s'assure du bon fonctionnement de ces données. 
  • le Data Scientist : ce poste consiste à aider la direction ou les différents services  d’une entreprise à prendre des décisions grâce au traitement et à l'analyse de données. Le Data Scientist a une vision plus globale que le Data Analyst.
  • le Data Engineer : c’est un développeur informatique qui met en place la collecte et la mise à disposition des données dans une société.

Finalement, il existe de nombreuses opportunités de carrière dans ce secteur en essor. Si l’un de ces métiers vous intéresse, n’hésitez pas à suivre une formation pour développer vos connaissances en IA et en data.

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Exemple de missions d'Emmanuel,
Machine Learning Engineer habitant l'Essonne (91)

  • Senior Machine Learning Engineer / Data Scientist

    Devoteam REVOLVE
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    • Fortuneo Bank: Improved MLOps Platform and processes on AWS - Built a Feature Store - Built and deployed a text categorization model with Spacy and Transformers
    • Veolia Water Technologies : Built Data Processing pipelines for IoT Data - Built KPIs from Data
    • La Mutuelle Générale : Designed a methodology and the architecture to develop and deploy Machine Learning projects on AWS Sagemaker
    - Lead a team to build and industrialize a classification model on SageMaker
    • Euler Hermès : Built a Data Science Platform on Kubernetes to streamline the development and industrialization of machine learning models with MLOps principles
    • InfoPro Digital : Designed the architecture to deploy NLP and CV models for online and offline inference on Databricks and AWS

  • Data Analysis, Data Science & Machine Learning Mentor

    Open Classrooms
    Jan 2020 - aujourd'hui

    • Mentored more than 20 students taking training programs as Data Analyst - Data Scientist - Machine Learning Engineer - AI Engineer
    • Reviewed CV, helped students to identify personal goals and discussed career opportunities with students

  • Co-Founder & Data Strategy

    Smart Villages
    Jan 2020 - aujourd'hui

    • Supermarket chain for African products

  • Research Data Scientist

    French Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA)
    Jan 2016 - Jan 2019

    • Lead an international collaboration with an exchange of experimental data - Presented in two international conferences
    • Benchmarked Classification/Regression Machine/Deep Learning models with physics-based statistical models
    • Performed parallel simulations on remote clusters up to 300 CPU - Processed data with up to a few millions entries
    • Co-developped in a software for flow simulations in nuclear reactors in case of an accident

  • Research Data Scientist

    Safran Aircraft Engines
    Jan 2014 - Jan 2015

    • Built and ran statistical models to describe some phenomena in aircraft engines for optimization
    • Example : Regression for estimating the heat transfer in a cooling process with features such as velocity
    • Example : Classification for separating different flow conditions depending on several features

  • Research Engineer – Internship

    Air Liquide
    Jan 2014 - Jan 2014

    • Built and ran statistical models describing chemical processes in order to optimize industrial performance
    • Processed, analyzed and visualized data from experiments and numerical simulations with up to a few millions data entries

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Les nouveaux profils de Machine Learning Engineer

CV Data Scientist SCALA
Ajitesh

Data Scientist SCALA

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SCALA PYTHON DATA Data science SQL APACHE SPARK Microsoft Power BI Google Cloud Platform Cloud AWS APACHE HADOOP
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Hugo

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13 - BOUC-BEL-AIR
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Ingénieur Machine Learning

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Machine Learning Engineer

PYTHON PYSPARK
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