Machine learning engineer

Le machine learning engineer (code ROME M1805) est un expert qui conçoit et développe des modèles d'apprentissage intelligents et complexes, capables d'analyser de gros volumes de données pour ensuite répondre à des problèmes et prendre des décisions automatisées.

Également appelé ingénieur en machine learning ou ingénieur en apprentissage automatique en français, ce professionnel sélectionne les données, les nettoie puis crée et déploie des systèmes intelligents et automatisés. Il les entraîne, les analyse et les améliore en permanence. L'objectif étant que ces modèles d'apprentissage produisent des résultats de plus en plus précis et de plus en plus rapides. Il est également chargé de la surveillance et de la maintenance de ces modèles d'apprentissage intelligents.

Selon les secteurs d'activité, ces systèmes d'apprentissage intelligents peuvent être utilisés par les entreprises pour évaluer des risques, déceler des opportunités et prendre des décisions. Ils peuvent également servir à améliorer des produits comme des voitures autonomes dans le secteur automobile. Dans le secteur de la santé, ils peuvent servir à améliorer le dépistage de certaines maladies ou à optimiser le traitement des patients.

Pour devenir machine learning engineer des connaissances pointues en informatique et en mathématiques sont nécessaires. Ainsi, une formation de niveau bac +5 est indispensable tel qu'un master en informatique, en génie informatique, en mathématiques, en statistiques ou encore un diplôme d'ingénieur.

Après l'obtention d'un bac scientifique ou un bac technologique STI2D, il est conseillé de poursuivre sur une licence en informatique, génie logiciel, science des données ou bien mathématiques appliquées. Puis un master en informatique spécialisé en big data et en IA ou un diplôme d'école d'ingénieurs en informatique ou en mathématiques appliquées.

Les missions et responsabilités d'un machine learning engineer varient en fonction de l'entreprise et de son secteur d'activité. Toutefois, voici un aperçu des grandes missions d'un machine learning engineer au quotidien :

• Identifier les besoins et les traduire en problèmes à résoudre ;
• Collecter les données nécessaires au projet de Machine Learning à partir de différentes sources ;
• Nettoyer et préparer les données ;
• Concevoir des systèmes d'apprentissage intelligent ;
• Entraîner, évaluer et optimiser les modèles développés ;
• Intégrer ses systèmes dans des logiciels, des applications ou des systèmes ;
• Analyser les résultats et en tirer des conclusions et axes d'amélioration ;
• Réaliser la maintenance des modèles existants ;
• Collaborer avec des data scientists, des data engineers et des développeurs logiciels ;
• Documenter les processus, les modèles et les résultats ;
• Effectuer une veille technologique en machine learning et en intelligence artificielle.

• Un profil très recherché : les entreprises de tous les secteurs ont compris l'importance de l'analyse de données comme outil indispensable pour rester compétitives sur leur marché.
• Un métier qui se développe : avec l'essor de l'IA et l'accumulation des données en masse, le métier de machine learning engineer offre de nombreuses opportunités d'emploi, mais aussi un fort potentiel d'évolution dans les années à venir.
• Un métier stimulant : les missions de ce professionnel sont variées, il travaille dans un contexte dynamique, d'innovation en collaboration avec d'autres spécialistes des données et de l'IA. Ce qui rend le métier enrichissant au quotidien.
• Une rémunération attractive : les professionnels qualifiés en machine learning sont des experts de l'analyse de données et du déploiement de modèles d'apprentissage intelligents. Ils sont recherchés par les entreprises et peuvent percevoir une rémunération très confortable pour leurs compétences.

• Une compétitivité accrue : bien que les profils qualifiés soient très recherchés par les entreprises, les candidats sont également de plus en plus nombreux sur le marché du travail.
• Une actualisation des compétences permanente : le big data, l'intelligence artificielle et tous les outils numériques ne cessent de se développer et d'évoluer c'est pourquoi le machine learning engineer doit toujours continuer de se former et être en veille permanente s'il souhaite rester compétitif et évoluer.
• Une forte pression : les attentes concernant la conception de modèles d'apprentissage intelligents capables d'analyser de gros volumes de données pour résoudre des problèmes et produire des solutions automatisées peuvent être élevées. Le machine learning engineer doit respecter des délais serrés et faire face à des situations stressantes.

Le métier de machine learning est un métier complexe et technique qui demande de maîtriser de nombreuses compétences, telles que :

• Les mathématiques et les statistiques,
• L'analyse de données,
• Les langages de programmation (Python, R, Java ou C++…),
• Les concepts d'apprentissage automatique,
• Les principes et les techniques du Machine Learning,
• Les bases de données SQL, NoSQL…
• Les outils de gestion des versions,
• Les plateformes de calcul et de traitement,
• L'ingénierie logicielle,
• Les outils de reporting,
• L'anglais.

En plus de compétences pointues, le machine learning engineer doit posséder certaines qualités (soft skills) pour réussir dans ce métier :

• Être rigoureux et organisé,
• Avoir une bonne capacité d'analyse,
• Disposer d'une bonne capacité pour résoudre des problèmes complexes,
• Être réactif et avoir une bonne capacité d'adaptation,
• Être bon communicant,
• Aimer le travail en équipe,
• Être autonome,
• Être curieux.

La rémunération d'un machine learning engineer peut varier en fonction de plusieurs critères, tels que l'expérience, l'entreprise et la région.

En début de carrière le salaire d'un machine learning engineer tourne autour des 3 750 euros bruts par mois, soit 45 000 euros bruts par an.

Avec de l'expérience, le salaire mensuel brut de cet expert peut aller jusqu'à 6 250 euros, voire plus soit plus de 75 000 euros bruts par an.

Le machine learning engineer travaille par exemple dans une start-up ou dans une entreprise du secteur de la tech. Pour chaque projet, le machine learning engineer collabore avec des data scientists, des data analysts, des ingénieurs logiciels ou encore des gestionnaires de projet. Sa charge de travail peut être importante en fonction des périodes et des projets.

Avec de l'expérience, l'ingénieur en Machine Learning peut évoluer vers plusieurs métiers, tels que celui de Data scientist ou de Senior Machine Learning Engineer, Research Scientist, AI/ML Architect, Lead Machine Learning Engineer, Product Manager, AI/ML, Director of Machine Learning…
Il peut également se lancer dans la recherche en Machine Learning ou monter sa propre entreprise.

Le machine learning engineer peut trouver du travail dans des entreprises et des start-ups de tous secteurs :

• Santé et Biotechnologie,
• Commerce,
• Marketing,
• Industrie automobile,
• Transports et Logistique,
• Énergie et Environnement,
• Finance et Assurances,
• Internet et Nouvelles technologies,
• Industrie,
• Jeux vidéo,
• Médias,
• Éducation,
• Recherche & Développement.

Il peut également travailler à l'international au sein d'une grande entreprise.