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 ?
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.
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 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 :
Ces tâches sont variables et dépendent du secteur d’activité et du niveau de responsabilité dans lequel le machine learning engineer va évoluer.
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.
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.
Ces ingénieurs en IA rassemblentdes compétences techniques et comportementales, les voici.
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.
Voici des idées de métiers similaires à ce poste :
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.
• 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
• 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
• Supermarket chain for African products
• 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
• 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
• 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