Devenir ingénieur machine learning

L’ingénieur machine learning figure parmi les métiers du futur compte tenu de l’essor du numérique et des nouvelles technologies. C’est également une meilleure option pour ceux qui désirent travailler à l’intersection des mathématiques, des sciences, de l’informatique et de l’intelligence artificielle. Mais avant tout cela, il est bien important de connaître en quoi consiste exactement cette profession et comment y accéder. Nous vous invitons à découvrir dans cette fiche : description du poste, missions, compétences requises, formations à suivre, salaire, opportunités d’embauche et de carrière.

Présentation du métier d’ingénieur machine learning

L’ingénieur machine learning est aussi appelé ingénieur en apprentissage automatique. C’est un spécialiste de la conception, du développement et du déploiement des logiciels permettant d’automatiser des modèles prédictifs. Ses objectifs consistent à apprendre à la machine à résoudre les problèmes complexes et à prendre des décisions automatisées.Pour ce faire, il collecte et prépare les données indispensables à l’apprentissage automatique. Ensuite, il choisit les algorithmes correspondant aux missions à accomplir et les expérimente grâce à l’utilisation des diverses données d’entraînement. La raison d’être de l’ingénieur machine learning est alors de permettre à toute taille d’entreprise d’adapter les données recueillies à leur projet. Ce dernier peut être la création ou la prédiction de nouveaux produits.

Principales missions et responsabilités

Les missions attribuées à un ingénieur machine learning sont dissemblables d’une entreprise à l’autre. Elles prendront également de formes différentes selon le domaine d’activité pour lequel il évolue. À titre d’exemple, l’objectif du monde bancaire est opposé à celui du secteur de la finance ou du divertissement. Mais d’une manière générale, ses tâches quotidiennes sont toujours axées autour du développement de modèles d’apprentissage automatique. Il est donc amené à :

• Programmer des modèles d’intelligence artificielle fondés sur les algorithmes
• Modéliser les données complexes puis commencer à les mettre en production et à les industrialiser tout en gérant les différentes infrastructures nécessaires
• Présenter un logiciel fonctionnel une fois que l’optimisation, le déploiement et le maintien des algorithmes construits par le data scientist soient assurés
• Veiller à ce que les modèles et les données développées soient à jour en fonction de certaines modifications ou contraintes
• Procéder aux tests fonctionnels des modèles en s’appuyant sur de multiples approches ensuite optimiser leur performance et leur élasticité pour obtenir les meilleurs résultats
• Assurer le nettoyage de l’ensemble des données
• Intégrer les modèles dans des systèmes ou des applications
• Gérer le cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique
• Traiter toute sorte de contenu d’images ou de texte audio, voire associer les données client
• Établir les rapports d’analyse correspondant aux actions menées
• Réaliser une collaboration interdisciplinaire optimale
• Effectuer une veille technologique pour se tenir informé des dernières tendances sur le marché

Compétences requises

Pour vous aider à devenir ingénieur machine learning, il est important de développer des compétences en :

• Langages de programmation : Python, JavaScript, C, C++, etc.
• Langages informatiques : SQL et NoSQL
• Frameworks d’apprentissage : PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, etc.
• Outils de gestion de visualisation de données : Seaborn, Ploty, Matplotlib, etc.
• Plateformes de calcul et de traitement distribué : Hadoop, Apache Spark, Kafka, etc.
• Machine learning
• Service Cloud

S’agissant d’un métier très technique, il est vivement recommandé d’avoir des solides connaissances en analyse de données, en programmation informatique et en mathématiques. La maîtrise de l’anglais professionnel aussi bien à l’écrit qu’ à l’oral est un atout indéniable.

Outre ces hard skills, l’ingénieur machine learning doit disposer de ces aptitudes personnelles pour réussir dans son métier :

• Ouverture d’esprit
• Sens de la communication et de l’écoute
• Capacité à travailler en équipe
• Esprit d’analyse et de synthèse
• Sens de l’organisation

La curiosité et la capacité d’adaptation sont aussi d’excellentes qualités très appréciées lui permettant de faire face aux nouveautés du secteur.

Formation et qualifications

Types de formations pour accéder au métier

Métier encore peu connu, la voie royale pour devenir ingénieur machine learning est le Bac +5 avec une spécialisation IA et/ou Big data, rarement en dessous. Bien évidemment, la majorité des entreprises cherchent des talents qualifiés et expérimentés maîtrisant à la lettre le sujet. De même, disposer d’un diplôme de haut niveau démontre la détention des aptitudes requises pour exercer le travail en plus de l’enrichissement du CV.Pour ce faire, il est possible d’intégrer une école d’informatique ou une école d’ingénieur généraliste pour apprendre les fondamentaux puis se perfectionner par la suite.

Diplômes recommandés ou requis

Il existe de nombreuses formations qui vous permettront de devenir ingénieur machine learning. En voici les principales :

Niveau Bac +3

• Bachelor Big Data
• Bachelor Informatique
• Licence professionnelle Métiers du décisionnel et de la statistique

Niveau Bac +5

• Master Sciences des données
• Master Statistique pour l’évaluation et prévision
• Master spécialisé Big data, option : Gestion et analyse des données massives
• Master Ingénierie informatique et data science
• Master Intelligence artificielle et décision
• MBA Big data
• École Polytechnique
• École d’ingénieurs Informatique et Statistique
• École d’ingénieurs Statistique, Data science et Big data

Certifications ou formations continues pertinentes

Il est demandé de justifier ces pré requis pour les postulants souhaitant accéder directement à la certification :

• Être titulaire d’une certification professionnelle de Bac +2/+3 ou équivalent en mathématiques, en technologie, en informatique, en finance, en économie ou en analyse de données. Par contre, ceux qui détiennent un niveau 6 doivent impérativement avoir une expérience de 2 ans minimum dans l’une de ces filières.

À l’issue de la formation, la certification professionnelle « Expert en data science » enregistrée au RNCP sera donc délivrée une fois les conditions remplies.

Autre option : il est possible d’obtenir rapidement cette certification professionnelle via la Validation des Acquis de l’Expérience (VAE) à condition de posséder de l’expérience dans ce métier.

Salaire moyen d’un ingénieur machine learning

Un ingénieur machine learning peut gagner 3300 € par mois à sa sortie d’école. Après quelques années d’expérience, il peut toucher environ 4100 € par mois. Au-delà des 5 années d’exercice à son poste, il peut prétendre une rémunération mensuelle dépassant les 5400 €.Cette fourchette salariale peut toutefois varier en fonction de nombreux facteurs, notamment :

• La localisation géographique de l’employeur
• La taille de l’entreprise
• La demande formulée de l’entreprise
• Le statut
• Le niveau d’expérience
• L’ancienneté

Évolution possible dans le métier

Bien qu’il soit un métier d’apparition récente, de nombreuses perspectives d’avenir s’offrent aux ingénieurs machine learning. Effectivement, ils peuvent travailler pour le compte des constructeurs automobiles, des banques, des groupes de cosmétique, de la grande distribution, du secteur information, etc. Ils peuvent également être embauchés par les entreprises de conseil, les startups, les DSI et les éditeurs de logiciel.

Sur d’autres propos, l’ingénieur machine learning a la possibilité de se tourner vers d’autres fonctions à la suite d’une formation diplômante. Il peut de ce fait exercer en tant que :

• Développeur de logiciel
• Deep Learning engineer
• Ingénieur informatique
• Chef de projet machine learning

Il peut aussi se spécialiser dans d’autres métiers data et devenir lead data engineer, data scientist, data architect ou encore chief data officer. Tout dépend de ses projets de carrière et de ses envies.