Machine learning engineer

Le « machine learning engineer » est chargé de programmer des modèles d'intelligence artificielleintelligence artificielle basés sur des algorithmes. Faisant le lien entre le data scientist et le data engineer, le machine learningmachine learning engineer modélise des données complexes et assure leur mise en production en gérant les infrastructures nécessaires. Il développe également des programmes à destination de machines ou d'ordinateursordinateurs afin de les rendre autonomes en apprentissage et leur permettre d'exécuter des tâches sans être spécialement programmés pour. Son rôle n'est pas de proposer des analyses ou des visualisations comme le data analyst, mais de présenter un logiciellogiciel fonctionnel. Il doit par ailleurs assurer l'optimisation, le déploiement et le maintien des algorithmes développés par le data scientist et s'assurer que ces modèles et données évoluent avec le temps en fonction de certaines contraintes ou modifications. Il effectue enfin des tests et expériences selon différentes approches. 

Présent dans de très nombreux secteurs d'activité, le machine learning s'applique aussi bien pour la voiture autonomevoiture autonome que pour un réseau socialréseau social. Aujourd'hui, les machine learning engineer sont très demandés par les entreprises tant elles croulent sous les données à traiter.

Le machine learning engineer est de plus en plus plébiscité par les entreprises. © Gorodenkoff, Adobe Stock

À la croisée du data scientistdata scientist et de l'ingénieur logiciel, le machine learning engineer va permettre de traiter des données sous différentes formes. Grâce à son expertise et au machine learning, il va ainsi pouvoir traiter et analyser rapidement du contenu d'images, du texte audio, ou associer des données clients. L'ingénieur en machine learning pourra travailler aussi bien dans le secteur du e-commerce que dans le secteur de la finance. En plus de programmer des algorithmes et de modéliser des données complexes, le machine learning engineer va également industrialiser et mettre en production les modèles d'intelligence artificielle. Il devra par ailleurs en assurer le cycle de vie et réussir à les faire vivre dans la duréedurée en faisant de la mise à jour de logiciels, du monitoring de performances ou en détectant des dérives dans les données à traiter. En faisant passer les données d'un environnement d'exploration à un environnement d'exploitation, le machine learning engineer aura à charge de réaliser de nombreux tests afin d'assurer le bon déroulement d'un processus.

Le métier de machine learning engineer est en constante évolution. Il est de plus en plus plébiscité par les entreprises qui ont bien compris que les données étaient des informations précieuses à exploiter, pouvant servir à une meilleure compréhension des consommateurs ainsi qu'à une meilleure prise de décision stratégique.

Les principales compétences et qualités à avoir

À la fois ingénieur et programmateur, le machine learning engineer est doté de multiples compétences :

• maîtriser la programmation informatique et les langages, notamment PythonPython ;    
• avoir une expertise en mathématiques et analyse de données ;
• être expert en ingénierie logicielle ; 
• maîtriser les principales applicationsapplications cloud ;            
• savoir collecter des données via les APIAPI ;
• avoir de grandes connaissances en sécurité informatique ;     
• savoir modéliser des données complexes et non structurées ;   
• assurer la mise en production de modèles ; 
• être bon communicant.

Les conditions de travail

Le machine learning engineer travaille souvent au sein d'une équipe, en collaboration avec le data scientist et le data engineerdata engineer. On le retrouve dans tous les secteurs d'activité, sur un poste sédentaire, avec des horaires de bureau classiques.

Le machine learning engineer se base sur les analyses du data scientist pour développer des programmes permettant la mise en production de données complexes. © Gorodenkoff, Adobe Stock 

Comment devenir machine learning engineer ?

Des formations en machine learning engineer commencent à se développer en France. Un bac + 5 minimum est essentiel pour accéder à ce métier. Voici quelques exemples :

• formations spécialisées : par exemple Datascientest propose une formation de machine learning engineer ;
• Master of Science Data ScienceData Science & Business Analysis, EDC Paris ;     
• Master Ingénierie informatique et data science, FST - Université de Haute-Alsace ;     
• Master Statistique pour l'évaluation et prévision, Université de Reims Champagne-Ardenne ;    
• Master Spécialisé Big Data, spécialité Gestion et analyse des données massivesdonnées massives.   

Le salaire d’un machine learning engineer

Métier récent, le machine learning engineer fait partie de ces métiers très recherchés par les entreprises car ils sont très peu présents sur le marché du travail. Leurs compétences sont essentielles dans des marchés très concurrentiels, notamment pour exploiter correctement des massesmasses de données, pouvant être sources de rentabilité. En France, le salaire d'un machine learning engineer se situe en moyenne aux alentours des 45.000 euros brut par an. Selon l'expérience et le lieu de travail, le salaire peut s'échelonner de 55.000 à 75.000 euros brut annuel pour un machine learning engineer expérimenté.

Les perspectives d’évolution d’un machine learning engineer

Un machine learning engineer peut évoluer vers des postes de data scientist, d'ingénieur informatique ou encore de développeur de logiciel.

Entreprises qui emploient des machine learning engineer

• constructeurs automobilesautomobiles ;
• groupe de cosmétiques ;    
• banques ;    
• grande distribution ;
• secteur informatique.

Fiche métier rédigée en collaboration avec les équipes de Datascientest.