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Machine learning engineer (ingénieur en machine learning)
Le Machine Learning ou apprentissage automatique est de plus en plus utilisé par les entreprises de tous les secteurs. Cette sous-catégorie d’intelligence artificielle permet aux ordinateurs d’apprendre à effectuer une tâche et de progresser de façon autonome sans avoir besoin d’être programmées à cet effet.
Cependant, pour que cette révolution soit possible, il est nécessaire de développer des algorithmes permettant aux machines d’apprendre par elles-mêmes. C’est l’un des rôles du Machine Learning Engineer ou Ingénieur en Machine Learning.
En plus de cette tâche, qu’il partage avec le Data Scientist, le Machine Learning Engineer est aussi responsable de la mise en production (industrialisation) des modèles d’intelligence artificielle. Cet expert a donc la double casquette de scientifique des données et de développeur logiciel.
Tout savoir sur le métier de Machine Learning Engineer
Rôle et missions du Machine Learning Engineer
- Ecrire des programmes et développer des algorithmes pour extraire de précieuses informations de larges ensembles de données
- Effectuer des expériences et tester différents approches
- Optimiser des programmes pour améliorer les performances, la vitesse et l’élasticité
- Assurer le nettoyage des ensembles de données
- Suggérer des applications de Machine Learning pertinentes
- Mettre en production les modèles de Machine Learning
- Gérer le cycle de vie des modèles de Machine Learning
Le Machine Learning Engineer est un programmateur informatique. Cependant, plutôt que de programmer des machines pour qu’elles effectuent des tâches spécifiques, cet expert crée des programmes permettant aux machines d’effectuer des tâches sans être spécifiquement programmées à cet effet.
Il crée des algorithmes permettant de traiter de larges volumes de données de différente nature. Ces algorithmes doivent permettre de répondre à des problématiques de modélisation mathématiques. Le rôle de l’ingénieur sera donc de choisir le modèle le plus performant parmi différentes familles d’algorithmes.
Parmi les missions qui lui sont confiées et les tâches qu’il doit maîtriser, le Machine Learning Engineer doit programmer des algorithmes de Machine Learning, entraîner des réseaux de neurones profonds (Deep Learning), modéliser des données complexes et non structurés telles que des images et des textes, ou encore mener un projet de recherche et réaliser des preuves de concept.
Cependant, le Machine Learning Engineer est aussi chargé d’industrialiser les modèles d’intelligence artificielle. Cette mise en production s’anticipe dès la phase de conception, et amène donc de nouveaux enjeux.
Le spécialiste devra aussi gérer le cycle de vie des modèles et des données. Il devra parvenir à déployer les modèles et à les faire vivre dans le temps via le développement logiciel, le monitoring des performances ou encore la détection de dérives dans les données.
Il existe un grand nombre d’applications pour les travaux de l’ingénieur en Machine Learning. Par exemple, il peut développer le système logiciel d’une voiture autonome. Il peut aussi concevoir le moteur de recommandation d’un site web ou d’un réseau social.
Machine Learning Engineer : compétences et qualités nécessaires
- Compétences en informatique et en programmation
- Expertise mathématique en probabilité et en statistiques
- Modélisation et évaluation de données
- Application de modèles et de librairies de Machine Learning
- Ingénierie logicielle
- Communication
L’ingénieur en Machine Learning se voit confier des tâches de programmation très sophistiquées. Par conséquent, il est indispensable pour exercer cette profession d’être doté de compétences exceptionnelles en mathématiques : analyse réelle, algèbre, probabilités, statistiques… ces compétences permettront d’effectuer les calculs complexes et de travailler avec les algorithmes impliqués dans ce type de programmation.
Ce professionnel doit aussi connaître et maîtriser les différents langages de programmation, comme le Python, et les principales applications Cloud. Il doit aussi connaître les librairies de Data Science, et disposer de compétences en informatique dans les domaines des algorithmes et des bases de données.
Par ailleurs, des compétences en communication sont nécessaires afin de pouvoir expliquer les processus à des personnes qui ne sont pas expertes en programmation. Dans certains cas, l’ingénieur en Machine Learning devra aussi publier des articles sur ses travaux.
Enfin, des compétences en analyse sont indispensables puisque la prédiction de résultats et l’isolation de problèmes à résoudre font partie intégrante de ce métier. Le Machine Learning Engineer doit aussi maîtriser la collecte de données via les API ou les requêtes SQL. Il doit donc être expert en programmation informatique, en mathématiques, en analyse de données et en communication.
Machine Learning Engineer : diplômes et formations
- Master ou doctorat en informatique ou en mathématiques
- Formation spécialisée
La plupart des entreprises qui recrutent des ingénieurs en Machine Learning exigent que les candidats aient au minimum un master ou un doctorat.
Parmi les disciplines privilégiées, on compte l’informatique et les mathématiques. Une expérience en programmation informatique est biens souvent requise. Certains employeurs sont aussi à la recherche d’un expert maîtrisant certains langages de programmation spécifiques, comme le C++ ou le Java.
Il est aussi possible d’opter pour une formation spécialisée. Par exemple, OpenClassRooms propose une formation de Machine Learning Engineer en partenariat avec Centrale Supélec. Cette formation s’adresse aux personnes disposant déjà de compétences en Data Science et souhaitant approfondir leur maîtrise de l’apprentissage automatique.
De même, la Yotta Academy, créée par les Data Scientists de Quantmetry, cherche à répondre aux besoins réels des entreprises en formant des ingénieurs en Machine Learning maîtrisant à la fois la création d’algorithmes et la mise en production des modèles d’intelligence artificielle. Cette formation intensive de 18 semaines ouvrira ses portes en 2020, et les inscriptions sont ouvertes dès à présent.
Machine Learning Engineer : insertion sur le marché professionnel
Le Machine Learning Engineer pourra trouver très rapidement du travail dans la plupart des entreprises de tous les secteurs. Pour cause, le Machine Learning est de plus en plus utilisé dans toutes les industries sans exception.
Le U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS) regroupe les ingénieurs en Machine Learning avec d’autres professions dans la catégorie des métiers de l’informatique. Cette catégorie devrait profiter d’une croissance de 11% entre 2014 et 2024.
En outre, les compétences et le niveau d’expertise de ce professionnel lui permettront de se reconvertir aisément vers d’autres postes comme celui d’ingénieur informatique, de Data Scientist ou de développeur logiciel.
Salaire du Machine Learning Engineer
Selon PayScale, aux Etats-Unis, un ingénieur en Machine Learning peut espérer un salaire annuel médian de 111 657 dollars. En France, selon Neuvoo, le salaire médian annuel s’élève à 45 000 euros. Un débutant de type stagiaire peut toucher 9528 euros, tandis que les profils les plus expérimentés peuvent gagner jusqu’à 76 500 euros par an.
A Paris, comme souvent, les salaires sont plus élevés que dans le reste de la France. Ainsi, selon Hired, le salaire annuel moyen des ingénieurs ML à atteint 56 000 euros en 2018. De manière générale, il est donc préférable de déménager aux Etats-Unis pour exercer cette profession. A titre d’exemple, Apple rémunère ses Machine Learning Engineers à hauteur de 144 000 dollars par an.
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