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Le métier de Deep Learning Engineer est incontournable dans le secteur de l'intelligence artificielle. En effet, les géants de la high-tech comme Google misent sur les compétences de ces spécialistes.
L'IA gagne en popularité dans la vie quotidienne. Les entreprises privilégient cet outil pour améliorer la productivité des salariés. Le secteur de l'IA a alors innové plusieurs métiers. Le poste de Deep Learning Engineer figure parmi les plus prisés actuellement. Ce professionnel se concentre avant tout sur la manipulation de données afin de perfectionner une intelligence artificielle. Un secteur qui prend en charge la majorité des branches de la haute technologie.
Deep Learning Engineer : qu'est-ce que c'est ?
Comme le cerveau humain, l'IA a besoin d'apprendre, de collecter, et d'analyser plusieurs informations. Mais elle ne reste qu'un outil. Le Deep Learning Engineer intervient alors pour accélérer le processus.
Tout se base sur des algorithmes de perfection spécifiques. Ces derniers sont créés et perfectionnés par l'ingénieur en Deep Learning.
Et ce métier a fait ses preuves dans plusieurs secteurs. Dans l'agriculture, l'algorithme de Deep Learning permet de reconnaître les plantes et les méthodes de traitements adéquates. Ces fonctionnalités améliorent ainsi la production. Prenons aussi l'exemple des voitures sans conducteurs. Pour éviter les obstacles, l'algorithme collecte les informations des capteurs et les analyse en temps réel. L'ingénieur perfectionne ensuite l'outil au fil des tests.
Quelles sont les missions d'un Deep Learning Engineer ?
La carrière d'un ingénieur en Deep Learning tourne autour des algorithmes de perception. Des étapes de conceptions aux améliorations, en passant par les tests, ce professionnel accompagne sa création sur le long terme.
L'ingénieur intervient alors dans les applications qui se basent sur l'IA. Ici, le spécialiste se concentre sur les phases d'apprentissages et de perfectionnements. Dans certains cas, il sera appelé pour ajouter de nouvelles fonctionnalités à ces applications. L'objectif est d'améliorer la qualité de services et l'interaction avec les utilisateurs. La correction des bugs fait aussi partie des missions d'un Deep Learning Engineer.
Dans ces missions, le Deep Learning Engineer doit intégrer les différents frameworks comme Caffe2 MXNet, TensorFlow, etc.
Certaines missions nécessitent la collaboration avec d'autres ingénieurs spécialisés en IA. Cette association aura pour résultat la création d'une technique d'apprentissage avancé, comme les réseaux de neurones. Chaque professionnel aura alors sa propre fonction pour arriver à cet objectif commun.
Devenir Deep Learning Engineer : quelles sont les formations essentielles ?
Les missions d'un Deep Learning Engineer sont très diversifiées. En effet, toutes les IA ne sont pas les mêmes, il faut plusieurs formations pour les maîtriser.
Un cursus en Data Scientist ouvre les portes de ce secteur. En alternative, l'intéressé pourra suivre des formations en mathématiques, statistiques, et probabilités. Ces branches sont des incontournables pour perfectionner un algorithme d'apprentissage automatique.
Et comme tous les métiers de l'IA, une compétence poussée des langages de programmation est nécessaire. La langue Python est la plus recommandée. C'est la base des frameworks du Deep Learning. Ensuite, il existe plusieurs formations spécialisées à l'instar des apprentissages supervisés ou non supervisées.
L'intéressé pourra se former en ligne, ou en présentiel. De plus, il existe plusieurs établissements qui se spécialisent dans les formations d'un ingénieur de Deep Learning.
Cependant, les recrutements sont assez stricts, et nécessitent des expériences tangibles. Un Deep Learning Engineer fraîchement diplômé pourra entamer une formation pratique. Effectivement, il existe plusieurs projets pour se perfectionner. L'outil Kaggle est une des références, et privilégie les débutants dans le secteur. L'intéressé pourra alors œuvrer sur des projets d'apprentissage automatique assez difficiles. Il y a aussi d'autres plateformes pour explorer l'analyse des données, et les différentes bibliothèques de frameworks.
Les compétences nécessaires pour œuvrer dans le secteur
Connaissances fondamentales sur les données
Sans une base de données fiable, le Deep Learning Engineer ne pourra pas programmer son IA. En effet, ce spécialiste doit trier les informations en sa possession pour perfectionner son outil. Ici, les langages de programmation sont de mise pour manipuler ces données. Une maîtrise des mathématiques, statistiques, et probabilités est aussi un incontournable pour prédire les requêtes des utilisateurs. L'intelligence artificielle pourra ensuite y répondre avec une précision optimale.
Front-end
La programmation et l'apprentissage d'une IA passent par plusieurs codes. Toutefois, ces derniers ne sont pas adaptés à la vue des utilisateurs. Il faudrait alors créer une interface agréable, appelée « front-end ». Les codes se situent derrière en « back-end ».
Le Deep Learning Engineer doit ainsi connaître plusieurs technologies comme Django ou Flask.
Maîtrise des espaces de stockages cloud
Avec l'évolution de l'ère du numérique, toutes les données ne tiennent plus dans un disque dur classique. Il faudrait alors passer par les stockages « Cloud ». Ainsi, les informations seront conservées dans des serveurs à part, avec une capacité de stockage considérable. L'ingénieur en Deep Learning doit les manipuler sans endommager les données.
Et les aptitudes ?
Le métier d'un Deep Learning Engineer se focalise avant sur les aspects techniques de l'intelligence artificielle. Toutefois, il existe plusieurs habiletés pour réussir dans le secteur.
Comme les projets vont se succéder, un bon ingénieur en Deep Learning doit s'organiser et gérer son temps. Ces capacités se cultivent avec les habitudes.
Un sens du travail d'équipe est aussi nécessaire. Effectivement, ce spécialiste doit collaborer avec plusieurs professionnels de l'IA.
Par ailleurs, une formation continue est essentielle pour rester dans les normes. L'ingénieur doit avoir une soif de connaissance, et une curiosité intellectuelle pour être le meilleur dans son domaine.
L'évolution de carrière d'un Deep Learning Engineer
Les grandes entreprises s'appuient sur les performances de l'IA pour améliorer leur rentabilité. Ces outils facilitent le travail des « salariés humains » afin d'atteindre cet objectif.
D'ici 2024, les offres d'emploi pour un Deep Learning Engineer vont augmenter de 50 %. C'est le double des autres métiers de l'IA.
De plus, le marché reste ouvert pour les jeunes ingénieurs qui veulent lancer leur propre entreprise.
Les rémunérations dans le secteur
Les demandes augmentent chaque jour, mais le nombre d'ingénieurs en Deep Learning n'arrive pas à les compenser. Le métier est bien rémunéré, surtout aux États-Unis. En moyenne, ce spécialiste gagne 121 441 dollars à l'année. Certains peuvent gagner jusqu'à 150 614 dollars par an.
En France, ce spécialiste gagne 51 957 euros annuel selon GlassDoor.
Machine Learning Engineer et Deep Learning Engineer: deux métiers très différents
Les deux secteurs œuvrent dans le domaine de l'intelligence artificielle. Toutefois, ils ont des fonctions différentes.
La Machine Learning Engineer se focalise sur l'adaptation automatique d'une IA, avec une moindre intervention humaine. Le Deep Learning Engineer quant à lui se concentre surtout sur l'utilisation d'un réseau neuronal afin d'imiter le cerveau humain.
Le Deep Learning a alors besoin d'une base de données conséquente pour entraîner l'intelligence artificielle. Toutefois, cette technologie est capable de s'évaluer sur le long terme. Ici, l'être humain se place comme superviseur, et analyse juste les fonctions de l'IA.
La Machine Learning n'exige pas une data considérable. Mais cet outil a besoin de l'intervention d'un ingénieur pour se perfectionner à l'avenir.
Par ailleurs, le temps d'entraînement de l'IA diffère aussi de ces deux branches. Pour la Machine Learning, ce délai est court en vue des données à traiter. Le Deep Learning nécessite plus de temps pour se perfectionner.
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