Chargé de créer des algorithmes et des modèles mathématiques pour les technologies utilisant l’intelligence artificielle, l’ingénieur en machine learning se doit de disposer de qualités essentielles pour mener à bien sa mission. Découvrez le top 5 des qualités les plus précieuses (et recherchées) chez ces spécialistes du machine learning !
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Situé à mi-chemin entre le data scientistdata scientist et l'ingénieur logiciellogiciel, l'ingénieur en machine learningmachine learning travaille sur de gros volumes de données et développe des modèles d'intelligence artificielleintelligence artificielle à partir d'algorithmes. Son but étant de rendre autonome les machines dans l'apprentissage de leurs nouvelles tâches, l'ingénieur en machine learning doit se montrer particulièrement exigeant en termes de connaissances et de compétences afin d'exercer au mieux son métier. Ce savoir-faire, il peut l'acquérir à travers des formations bien spécifiques à l'image de celle proposée par IA Institut.
Maîtriser la programmation informatique
L'ingénieur en machine learning est avant tout un programmateur. Il doit donc maîtriser différents langages informatiques comme PythonPython, R ou encore JavaJava ainsi que les bibliothèques de fonctionnalités associées, appelées aussi frameworks, comme TensorFlow, Scikit-Learn, Keras ou Hadoop. Après avoir développé des modèles d'intelligence artificielle, l'ingénieur en machine learning doit les tester avant de les déployer. En cas de mauvais résultats, il devra revoir sa copie et apporter les modifications nécessaires permettant à la machine d'interagir correctement avec ses utilisateurs. L'ingénieur en machine learning doit également maîtriser l'architecture et la modélisation de données.
Avoir de solides bases en mathématiques et statistiques
Pour pouvoir développer des algorithmes, l'ingénieur en machine learning doit avoir de solides bases en mathématiques et statistiques. En effet, le principe du machine learning repose sur des concepts mathématiques comme le calcul matriciel, le calcul différentiel, la statistique ou encore l'algèbre linéaire. Sans cette expertise, l'ingénieur en machine learning ne peut pas créer des modèles d'intelligence artificielle, ni évaluer leur performance !
Bien connaître son secteur d’activité
Le développement des nouvelles technologies, des réseaux sociauxréseaux sociaux et de l'InternetInternet mobilemobile n'a fait qu'accroître de façon rapide et significative la masse de données présentes dans les entreprises. Image, son, texte, vidéo... toutes les données peuvent être exploitées afin d'aider l'entreprise à mieux cibler ses consommateurs afin de rendre plus évident et naturel l'acte d'achat. C'est pour cela que les ingénieurs en machine learning sont de plus en plus recherchés, et ce, quel que soit le secteur d'activité : finance, e-commerce, banque, santé, industrie... Les données stratégiques sont désormais présentes partout et deviennent de véritables informations clés quand elles sont bien utilisées. D'où l'importance pour l'ingénieur en machine learning de connaître parfaitement le secteur dans lequel il évolue et les domaines d'application de son travail. Il doit en effet maîtriser son marché économique mais aussi sa cible consommateurs et ses concurrents, afin de pouvoir proposer et développer des solutions adaptées et pertinentes pour son entreprise.
Le saviez-vous ?
Des formations existent pour devenir ingénieur en machine learning. Il existe par exemple l'IA Institut qui propose une formation qualifiante qui conjugue expertise technologique et management dans le domaine du machine learning.
Savoir travailler en équipe et en mode projet
L'ingénieur en machine learning doit savoir travailler en mode Agile. Il doit avoir une très bonne communication et un grand sens de l'écoute afin de pouvoir collaborer avec d'autres salariés de l'entreprise. En effet, l'ingénieur en machine learning ne travaille jamais seul : il collabore avec de nombreux autres experts comme des data scientists, des data engineersdata engineers, des ingénieurs logiciels ou encore des développeurs.
Faire preuve de curiosité et avoir une certaine créativité
Le domaine du machine learning et de l'intelligence artificielle est en constante évolution. L'ingénieur en machine learning doit donc faire preuve d'une grande curiosité afin d'être au fait des dernières technologies ou de nouvelles approches en matièrematière de modélisation de données. Bien que ce métier fasse appel à une grande expertise et donc une grande rigueur, l'ingénieur en machine learning doit aussi avoir l'esprit créatif pour pouvoir créer de nouveaux modèles innovants ou résoudre des problèmes complexes.
Grâce à ces cinq qualités principales, vous pourrez exercer le métier d'ingénieur en machine learning et développer les futurs modèles d'intelligence artificielle qui permettront d'accompagner professionnels ou particuliers dans leurs missions ou leur vie quotidienne.
Article rédigé en partenariat avec IA Institut
