Les données sont partout et les entreprises investissent de plus en plus dans leur traitement. Et pour se démarquer, elles font appel aux Machine Learning Engineers. Découvrez ce métier fascinant dans l'air du temps.
Salaire moyen
40–65K€
brut annuel
Niveau requis
Bac +5
minimum recommandé
Marché emploi
Demande soutenue par l'essor de l'IA et des données.
Favorable
Durée formation moy.
2 ans
estimation moyenne
Score de reconversion
40/100 *
Reconversion exigeante
*Score de reconversion calculé à partir des données de formations de je-change-de-metier.com et des données emploi de France Travail.
Machine Learning Engineer : présentation du métier
Qu’est-ce qu’un Machine Learning Engineer ?
Si nous faisions un petit rappel de ce qu'est le Machine Learning ou apprentissage automatique avant de présenter notre métier d'aujourd'hui.
Pour faire simple, c’est une façon pour les ordinateurs d’apprendre à réaliser des tâches en analysant des exemples, plutôt que d’être programmés étape par étape. Par exemple, pour reconnaître un chat dans une image, au lieu de dire à l’ordinateur « Voici toutes les caractéristiques d’un chat », on lui montre des milliers d’images avec des chats et des non-chats, et il apprend tout seul à distinguer les deux.
Vous voyez se dessiner le métier de Machine Learning Engineer à présent ? Cet ingénieur développe des systèmes capables d'apprendre et de prendre des décisions à partir de données. Son rôle consiste à collecter, organiser et préparer des données pour qu'elles soient compréhensibles par un ordinateur. Il conçoit ensuite des modèles mathématiques ou algorithmes qui permettent à la machine de faire des prédictions ou de résoudre des problèmes spécifiques. Une fois le modèle créé, il le teste, l'ajuste pour améliorer ses performances, puis l'intègre dans des applications utilisées dans la vie réelle, comme les assistants vocaux, les systèmes de recommandation ou les applications de reconnaissance d'images.
Missions du Machine Learning Engineer
Préparer les données : Collecter et organiser les données pour que la machine puisse bien les comprendre (par exemple, des images bien étiquetées).
Construire des modèles : Créer des algorithmes (des formules mathématiques) qui permettent à la machine de faire des prédictions ou prendre des décisions en fonction des données.
Améliorer les performances : Ajuster et tester le modèle pour qu’il donne les meilleurs résultats possibles.
Déployer dans le monde réel : S’assurer que ce modèle fonctionne bien dans des applications réelles (comme une application de traduction automatique ou un assistant vocal).
Où travaille le Machine Learning Engineer ?
Comme beaucoup de métiers dans la Data et les nouvelles technologies, le Machine Learning Engineer est recherché et le marché du travail en plein essor. Selon l’OPIIEC, les offres d’emploi ont augmenté de 28 % entre 2022 et 2023.
Les secteurs les recrutant sont nombreux : finance, santé, grand e-commerce, entreprises de technologie (Google, Facebook...) et transports.
Tendances de la profession
Devant l’intérêt grandissant des entreprises pour l’intelligence artificielle et les données, les jeunes ingénieurs n’ont pas de souci à se faire pour leur recrutement.
Formation Machine Learning Engineer
Bien que le métier soit encore récent, cela reste un ingénieur et requiert niveau de formation minimum bac+5 en informatique avec une spécialisation en big data et/ou IA. Bien qu'il n’existe pas encore de formation à proprement parlé pour accéder à ce poste, certains diplômes permettent d'y accéder :
Master informatique, parcours Machine learning and data mining
Master informatique, parcours Machine learning pour la science des données
Master informatique, parcours Apprentissage machine pour la science des données
Le parcours ML Engineer allie Data Science, MLOps et Data Product Management, triple certification (RNCP niveau 7, Mines PSL, AWS) et coaching carrière pour faciliter votre insertion.
Obtenez un MSc (bac+5) et une certification RNCP niveau 7 pour concevoir et piloter des projets IA, maîtriser Azure AI et AWS ML, et orienter la stratégie décisionnelle.
Compétences requises pour devenir Machine Learning Engineer
Qualités personnelles
curiosité intellectuelle : il doit être motivé à comprendre de nouveaux concepts et à se tenir au courant des avancées technologiques.
grande capacité d'analyse pour résoudre des problèmes complexes et interpréter les résultats des modèles.
rigueur et attention aux détails car la qualité des modèles dépend souvent de la précision dans la préparation des données et des ajustements techniques.
persévérance car développer un modèle performant peut nécessiter de nombreux essais et erreurs.
esprit de collaboration et de communication claire car le Machine Learning Engineer travaille souvent en équipe et doit savoir expliquer des concepts techniques de manière simple à des collègues moins spécialisés
Compétences professionnelles
Programmation : excellente maîtrise de langages tels que Python (essentiel pour les bibliothèques de machine learning) et parfois Java, C++ ou R est nécessaire.
Mathématiques et statistiques : bonne compréhension de l'algèbre linéaire, des probabilités, des statistiques et du calcul est indispensable pour comprendre et concevoir des modèles.
Algorithmes de Machine Learning : connaissance approfondie des principaux algorithmes comme la régression, les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM ou le clustering est essentielle.
Manipulation et analyse de données : expertise dans la collecte, le nettoyage et la préparation des données avec des outils comme Pandas et NumPy est cruciale.
Frameworks et bibliothèques : maîtrise de bibliothèques spécialisées comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et Keras est essentielle pour construire et entraîner des modèles.
Bases de données : capacité à interagir avec des bases de données relationnelles (SQL) et non relationnelles (MongoDB, Cassandra) est souvent requise pour manipuler de grandes quantités de données.
Ingénierie logicielle : connaissance des pratiques de développement logiciel, comme les tests, la gestion des versions (Git), et les principes d’architecture logicielle pour construire des systèmes robustes et modulaires.
Cloud computing : expérience avec des plateformes de cloud comme AWS, Google Cloud ou Azure pour entraîner et déployer des modèles sur des infrastructures évolutives.
Outils de déploiement : compétences en conteneurisation et orchestration (Docker, Kubernetes) pour déployer des modèles de machine learning dans des environnements de production.
Apprentissage approfondi (Deep Learning) : Une connaissance avancée des réseaux neuronaux, de l’apprentissage profond et des outils associés est souvent un atout dans ce domaine.
Évolutions possibles du Machine Learning Engineer
Lead Machine Learning Engineer
Chief Data Officer
Chief Technology Officer
Salaire moyen du Machine Learning Engineer
Comme souvent, le salaire dépend de l’expérience et des compétences mais le Machine Learning Engineer est un professionnel très bien payé.
Le salaire d’un junior varie entre 40 000 et 50 000 € par an. Ce montant dépasse aisément les 60 000K€ pour les seniors.
N.B. Cet article repose sur les données disponibles au moment de sa rédaction. Ces dernières peuvent donc changer à tout moment. Nous vous encourageons donc à vérifier auprès des autorités appropriées les dernières mises à jour sur le sujet.
FORMATIONS
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