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Comment devenir ingénieur en Machine Learning ?

Le métier d’ingénieur en Machine Learning représente l’une des meilleures opportunités professionnelles à l’heure actuelle. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette profession et les moyens d’y accéder.

Cela ne fait plus aucun doute : le Machine Learning est l’une des technologies révolutionnaires qui vont dessiner le 21ème siècle. Celle-ci permet aux entreprises d’exploiter les données à leur disposition pour de nombreux cas d’usage, tels que la prédiction de la demande ou la création de nouveaux produits. Elle va donc s’inviter dans toutes les industries et les bouleverser en profondeur.

En entamant une carrière dans ce domaine, vous pourrez ainsi contribuer à sculpter le futur et vous assurer un excellent salaire. L’un des métiers les plus en vogue dans le domaine de l’intelligence artificielle est celui d’ingénieur en Machine Learning, qualifié de  » job le plus sexy du 21ème siècle  » par Harvard Business Review. En moyenne, selon Prospects.ac.uk, un ingénieur en Machine Learning touche entre 60 000 et 200 000 dollars par an. Découvrez comment accéder à cette profession.

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Avant de présenter la profession d’ingénieur en Machine Learning, il convient de rappeler ce qu’est le Machine Learning ou apprentissage automatique. Cette technologie est une sous-catégorie d’intelligence artificielle, qui consiste à utiliser des algorithmes pour trouver des patterns dans les données. Il est donc possible d’utiliser ce concept pour entraîner des intelligences artificielles.

Les systèmes de type vision par ordinateur, capables d’identifier des objets dans sur une image, reposent sur le Machine Learning. Ces IA ont appris à reconnaître des objets, par exemple des voitures ou des plantes, en observant des centaines de milliers d’images qui leur ont été fournies. De la même façon, le Machine Learning est utilisé pour apprendre la reconnaissance vocale aux assistants virtuels.

Qu’est-ce qu’un ingénieur en Machine Learning ?

L’ingénieur en Machine Learning ou Machine Learning Engineer est le professionnel chargé d’apprendre aux intelligences artificielles et aux logiciels en utilisant les données. Son rôle consiste notamment à écrire des programmes et à développer des algorithmes dans le but d’extraire des informations pertinentes au sein de larges ensembles de données.

Il réalise des expériences, et teste différentes approches. Il optimise les programmes pour améliorer leurs performances, leur vitesse ou leur scalabilité. Cet expert est aussi en charge du Data Engineering visant à assurer la  » propreté  » des ensembles de données. Enfin, il suggère des applications pertinentes pour le Machine Learning.

L’ingénieur en Machine Learning peut travailler pour une entreprise qui produit déjà un produit reposant sur des technologies de Machine Learning comme la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, ou un autre concept plus spécifique. Il peut également officier au sein d’une agence qui fournit des solutions de Machine Learning à des entreprises tierces pouvant bénéficier de cette technologie. Enfin, il peut travailler pour le département R&D de grands groupes de la tech tels que Google afin de créer de nouvelles applications.

Le rôle d’ingénieur en Machine Learning peut être confondu avec celui de Data Scientist, puisqu’ils présentent de nombreuses similitudes. En effet, l’ingénieur en Machine Learning devra parfois exploiter des compétences telles que le Data Mining, l’analyse prédictive ou les mathématiques.

Cependant, dans le cas de l’ingénieur en Machine Learning, ces compétences sont appliquées à des cas d’usage plus spécifiques que dans celui du Data Scientist. C’est la raison pour laquelle l’ingénieur en Machine Learning est bien souvent mieux payé.

Comment devenir un ingénieur en Machine Learning ?

Il n’existe pas encore vraiment de diplôme ou de formation officielle pour devenir ingénieur en Machine Learning. Comprenez par là qu’il n’y a pas encore de voie toute tracée pour accéder à cette profession.

En règle générale, il est nécessaire de disposer de bases solides en informatique et en mathématiques. Des formations et des diplômes dans ces domaines sont donc un véritable atout.

Dans l’idéal, des compétences en ingénierie logicielle et en science des données viendront s’ajouter à ces fondations. Les langages de programmation Python, C et C++ seront les plus utiles dans ce domaine.

Il est ensuite possible de se spécialiser dans le domaine du Machine Learning, ou d’agrémenter son CV de formations dédiées au Machine Learning. Une expérience avec les principales APIs d’apprentissage automatique telles que TensorFlow et Keras seront également très utiles.

Il est aussi important de connaître le Cloud et l’informatique distribuée. En effet, l’ingénieur en Machine Learning travaillera généralement avec des systèmes basés Cloud puisque les ensembles de données massifs associés au Machine Learning requièrent une large quantité de puissance et une importante capacité de stockage.

Quoi qu’il en soit, cette profession est nouvelle et il n’existe donc pas de sentier battu pour commencer à l’exercer. Même un autodidacte peut devenir Machine Learning Engineer, à condition de faire preuve des compétences et des talents requis.

Formations et certifications

Il existe plusieurs formations et certifications qui vous seront précieuses dans votre parcours pour devenir ML Engineer. Vous pouvez tout d’abord passer un Bachelor d’informatique. L’Université de Londres propose un bachelor complet sur le web, pouvant être obtenu en travaillant 14 à 28 heures par semaine pendant 3 à 6 ans.

Cependant, si vous disposez déjà d’un background dans le domaine de la programmation et des mathématiques, des connaissances en Machine Learning vous seront plus utiles. Pour les acquérir, vous pouvez notamment opter pour le cours gratuit en huit semaines proposé par l’Université Harvard. Il également possible d’obtenir un certificat vérifié à condition de s’acquitter d’une petite somme.

De son côté, l’Université de Californie de Berkeley propose un cours gratuit pour apprendre à maîtriser le langage Python. Ce cours s’étend sur 5 semaines, et requiert de 4 à 6 heures de travail par semaine. Là encore, il est possible de payer pour obtenir un certificat vérifié.

Udemy propose également une masterclass pour apprendre le Python, qui vous sera très utile même si elle ne permet pas de recevoir un certificat professionnel. En ce qui concerne le langage C#, Microsoft propose un examen qui pourra vous aider à étoffer votre CV et à démontrer vos compétences en programmation.

L’Université de Washington propose elle aussi une spécialisation en Machine Learning gratuite comprenant quatre cours séparés. Le certificat obtenu à la fin pourra être ajouté à votre CV. Vous connaissez désormais les meilleures formations et certifications du monde pour devenir ingénieur en Machine Learning…

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