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Ingénieur en Machine Learning, en quoi cela consiste-t-il ?


Actualité publiée le 28 juillet 2020

machine-learning

Selon Indeed, le célèbre moteur dédié à la recherche d’emploi, Ingénieur en Machine Learning est considéré comme le meilleur métier de 2019, sur un classement mondial prenant en compte le salaire moyen et la hausse du nombre de postes à pourvoir pour chaque profession.

En effet, le nombre d’offres d’emploi en Ingénierie Machine Learning a connu une augmentation colossale de 344 % entre 2015 et 2018 ! Dans ce contexte, le fait d’envisager une carrière dans le secteur du Machine Learning semble particulièrement judicieux, mais en quoi consiste précisément cette profession ?

 

 

Les missions de l’Ingénieur en Machine Learning

 

L’Ingénieur en Machine Learning œuvre dans le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA). Il est spécialisé dans les algorithmes d’apprentissage automatique afin de pouvoir traiter des données très volumineuses. Son expertise permet aux entreprises d’exploiter les données dont elles disposent à des fins stratégiques, notamment pour leur marketing.  

Ce spécialiste peut travailler au sein de secteurs d’activité variés et peut, s’il le souhaite, exercer dans une société spécialisée dans la conception de nouvelles technologies. Il peut également proposer ses services à des entreprises qui vendent des solutions de Machine Learning, ou encore dans un département consacré à la recherche et au développement.

Concrètement, la fonction principale de l’Ingénieur en Machine Learning demeure d’écrire des programmes nécessaires au développement d’algorithmes, qui extrairont par la suite des informations utiles aux entreprises. En d’autres termes, c’est lui qui apprend aux logiciels et aux IA comment sélectionner des données pertinentes parmi l’immense volume informationnel généré chaque jour.

Au quotidien, l’Ingénieur en Machine Learning doit développer des algorithmes pertinents, et les tester via différentes approches. Il a aussi la responsabilité d’optimiser les programmes afin de les rendre toujours plus rapides et plus performants. Dans certains cas, l’Ingénieur en Machine Learning s’occupe également du Data Engineering afin d’assurer la « propreté » des données récoltées.

Cette profession est parfois assimilée à celle de Data Scientist mais, en réalité, le travail de l’Ingénieur en Machine Learning porte sur un domaine d’application plus spécifique.

 

 

Quelles sont les qualifications de l’Ingénieur en Machine Learning ?

 

Des compétences élevées sont attendues de la part de l’Ingénieur en Machine Learning, et pour accéder à ce type de poste, il est préférable de justifier d’un niveau bac+5 en informatique. 

En premier lieu, l’Ingénieur en Machine Learning doit parfaitement maîtriser le domaine de la programmation et être à l’aise avec l’utilisation de langages tels que Python, R, C++, etc. Il doit être en mesure d’entraîner des réseaux de neurones profonds et de modéliser des données complexes. De solides compétences en mathématiques et en statistiques sont alors requises dans le cadre de l’optimisation des différentes fonctions, et les langages informatiques tels que SQL ou NoSQL doivent, eux aussi, être maîtrisés.

Pour acquérir toutes ces compétences, l’idéal est de suivre une formation spécialisée. À cet effet, certaines écoles d’informatique, comme l’ESGI, proposent un cursus spécialement consacré au Big Data et à l’Intelligence Artificielle. Avec ce type de spécialisation, l’étudiant reçoit des enseignements relatifs aux Architectures Distribuées, aux Systèmes, Réseaux et Infrastructure…

 

 

Face à une demande qui ne cesse d’augmenter sur le marché de l’emploi, l’Ingénieur en Machine Learning incarne incontestablement l’un des métiers les plus en vogue dans le secteur de l’Intelligence Artificielle et du Big Data. Sa rémunération est d’ailleurs particulièrement attractive : un Ingénieur Machine Learning Junior peut prétendre à un salaire d’environ 2900 euros net mensuel. Autant de raisons pour lesquelles cette profession attire de nombreux étudiants en informatique.

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