Qu'est-ce qu'un ingénieur en apprentissage automatique ?

Le guide de carrière d'ingénieur en apprentissage machine de BrainStation est destiné à vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative dans l'apprentissage machine. Lisez la suite pour en savoir plus sur ce qu'est un ingénieur en apprentissage automatique, ses responsabilités professionnelles et comment réussir dans ce rôle.

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Qu'est-ce qu'un ingénieur en apprentissage automatique ?

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des programmeurs techniquement compétents qui recherchent, construisent et conçoivent des logiciels auto-exécutables pour automatiser les modèles prédictifs. Un ingénieur ML construit des systèmes d'intelligence artificielle (IA) qui exploitent d'énormes ensembles de données pour générer et développer des algorithmes capables d'apprendre et éventuellement de faire des prédictions.

Chaque fois que le logiciel effectue une opération, il apprend de ces résultats pour effectuer les opérations futures avec plus de précision.

La conception de systèmes d'apprentissage automatique nécessite que l'ingénieur en apprentissage automatique évalue, analyse et organise les données, exécute des tests et optimise le processus d'apprentissage pour aider à développer des modèles d'apprentissage automatique hautes performances.

Quelles responsabilités font partie d'une description de poste d'ingénieur en apprentissage automatique ?

Bien que les tâches spécifiques varient en fonction de la taille d'une organisation et de l'équipe globale de science des données, la plupart des rôles d'ingénieur en apprentissage machine comprendront la totalité ou la plupart des responsabilités suivantes :

  • Concevoir, développer et rechercher des systèmes, des modèles et des schémas d'apprentissage automatique
  • Étudier, transformer et convertir des prototypes de science des données
  • Recherche et sélection des ensembles de données appropriés
  • Effectuer des analyses statistiques et utiliser les résultats pour améliorer les modèles
  • Formation et recyclage des systèmes et modèles de ML selon les besoins
  • Identifier les différences dans la distribution des données qui pourraient affecter les performances du modèle dans des situations réelles
  • Visualisation des données pour des informations plus approfondies
  • Analyser les cas d'utilisation des algorithmes ML et les classer selon leur probabilité de réussite
  • Comprendre quand vos résultats peuvent être appliqués aux décisions commerciales
  • Enrichir les frameworks et bibliothèques ML existants
  • Vérifier la qualité des données et/ou s'en assurer via le nettoyage des données

D'où viennent les ingénieurs en apprentissage automatique ?

Bien que vous trouviez qu'un ingénieur en apprentissage automatique peut commencer dans un certain nombre de disciplines, la plupart des ingénieurs ML ont une formation en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou en science des données.

Une étude d'Indeed a mis en évidence les différences d'expérience entre les ingénieurs en apprentissage automatique et d'autres rôles connexes, tels que Data Scientist, Software Engineer, Data Analyst et Data Engineer.

Les chiffres d'Indeed ont montré que le rôle de Data Scientist a clairement les domaines d'études les plus diversifiés de ces titres de poste connexes que nous avons examinés, tandis que le rôle d'ingénieur logiciel a attiré les formations les moins diverses. Dans le cas du rôle d'ingénieur en apprentissage machine, plus de 60 % des ingénieurs en apprentissage machine viennent d'une formation en informatique ou en ingénierie, et ils sont presque deux fois plus susceptibles d'être issus de ces formations qu'une personne détenant le titre de Data Scientist.

En ce qui concerne leurs antécédents professionnels, l'étude a révélé que le titre de poste antérieur le plus probable pour un ingénieur en apprentissage automatique serait ingénieur logiciel. De nombreux autres ingénieurs ML travaillent dans le milieu universitaire avant de se tourner vers une carrière dans l'apprentissage automatique.

Mais il est important de se rappeler que la science des données et l'apprentissage automatique en sont encore à leurs balbutiements en tant que domaines d'études et que de nombreuses entreprises de la technologie et au-delà cherchent à renforcer leurs équipes de science des données, de nouvelles voies vers un ingénieur en apprentissage automatique deviennent possibles.

Bien que vous ayez besoin d'une base solide en mathématiques et en informatique, beaucoup acquièrent les autres compétences et domaines de connaissances nécessaires pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique - par exemple, comprendre l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage en profondeur, la régression, la classification, les méthodes de regroupement, et les réseaux de neurones - en suivant un cours de certification, dont beaucoup peuvent être suivis en ligne.

Caractéristiques d'un ingénieur en apprentissage automatique performant

Tous les grands experts en Machine Learning semblent avoir quelques traits en commun. Voici les caractéristiques d'un ingénieur en apprentissage machine qui réussit :

Ce sont de solides programmeurs informatiques

Si vous cherchez à poursuivre une carrière dans l'IA et l'apprentissage automatique, vous devrez apprendre à programmer. Un programmeur doit comprendre les langages fréquemment utilisés, notamment C++, Java et Python, et cela ne s'arrête pas là. Des langages comme R, Lisp et Prolog sont également devenus des langages importants pour l'apprentissage automatique. Pourtant, tous les ingénieurs en apprentissage automatique qui réussissent ne doivent pas nécessairement être des experts en HTML ou JavaScript.

Ils ont une base solide en mathématiques et en statistiques

Vous ne pouvez pas maîtriser l'apprentissage automatique sans au moins un peu de mathématiques. Que vous ayez ou non une formation formelle en mathématiques et en statistiques, vous devrez avoir au moins un niveau secondaire en mathématiques pour suivre le rythme. Au cœur de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique se trouve une caractérisation formelle de la probabilité et des techniques qui en découlent. Le domaine des statistiques est étroitement lié à celui-ci et fournit diverses mesures, distributions et méthodes d'analyse nécessaires à la construction et à la validation de modèles à partir de données observées. Essentiellement, de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique sont des extensions de procédures de modélisation statistique.

Les professionnels de l'apprentissage automatique sont des résolveurs de problèmes créatifs

Les meilleurs ingénieurs ML sont motivés par la curiosité. Ils ne réagissent pas avec frustration lorsqu'un modèle ou une expérience échoue, mais au lieu de cela, ils sont curieux de savoir pourquoi.

Mais ils résolvent également les problèmes efficacement. Les meilleurs professionnels de l'apprentissage automatique développent des approches généralisées pour corriger les bogues et les erreurs de classification dans leurs modèles d'apprentissage automatique, car la correction de bogues individuels prendra du temps tout en rendant vos modèles plus difficiles et complexes à utiliser.

Il est également important d'équilibrer la détermination à résoudre les problèmes avec la compréhension pratique que beaucoup de vos modèles et expériences échoueront. Les meilleurs ingénieurs en apprentissage machine savent quand il est temps de partir.

Ils aiment le processus itératif

L'apprentissage automatique est par nature un processus itératif. Pour être efficace dans ce rôle, il faut vraiment apprécier ce style de développement. Construire un système d'apprentissage automatique signifie que l'on construit rapidement un modèle très simple, pour commencer, puis itère pour l'améliorer à chaque étape.

Encore une fois, cependant, un bon ingénieur en apprentissage automatique ne peut pas être trop têtu. Vous devez développer une compréhension du moment où il est temps d'arrêter. Il est toujours possible d'améliorer la précision de n'importe quel système d'apprentissage automatique en continuant à itérer dessus, mais il faut apprendre à développer une intuition pour savoir quand cela ne vaut plus le temps et l'effort.

Ils ont une forte intuition sur les données

Il n'y a pas d'apprentissage automatique sans analyse de données. Un bon ingénieur en apprentissage automatique ou un scientifique des données doit être capable de parcourir rapidement de grands ensembles de données, d'identifier des modèles et de savoir comment utiliser ces données pour arriver à des conclusions significatives et exploitables.

C'est presque comme s'ils avaient un sixième sens pour les données. Les compétences en gestion de données sont cruciales.

Ils devraient également être utiles pour créer des pipelines de données volumineuses. Et il faut aussi comprendre le pouvoir de la visualisation. Pour vous assurer que les informations que vous avez découvertes sont correctement comprises et appréciées par les autres, vous devez être à l'aise avec les outils de visualisation de données comme Excel, Tableau, Power BI, Plotly et Dash.

Quels emplois sont similaires à un rôle d'ingénieur en apprentissage automatique ?

Dans le domaine plus large de la science des données, de nombreux professionnels des données remplissent des rôles similaires à ceux d'un ingénieur en apprentissage automatique. Voici quelques postes qui pourraient faire partie du cheminement de carrière d'un professionnel de l'apprentissage automatique.

    Scientifique des données: Le rôle de Data Scientist se situe au carrefour de la technologie et des affaires. Un scientifique des données est chargé d'avoir le sens des affaires pour comprendre les défis auxquels les entreprises sont confrontées, puis d'utiliser l'analyse et le traitement des données pour découvrir des solutions et des opportunités. C'est le travail d'un Data Scientist de trouver des informations exploitables enfouies dans des données non structurées et d'utiliser ces données pour effectuer des analyses prédictives. Les tendances et les modèles découverts par les scientifiques des données aident les entreprises à prendre des décisions basées sur les données et, en fin de compte, à augmenter leurs revenus. Les Data Scientists doivent également être en mesure de présenter leurs découvertes avec des visualisations accrocheuses.Analyste de données: Les analystes de données s'occupent de la visualisation, de la manipulation et du traitement des données. L'une des responsabilités ou compétences les plus importantes d'un analyste de données est l'optimisation, où il crée et modifie des algorithmes qui peuvent être utilisés pour extraire des informations sans corrompre les données.Ingénieurs de données: Un Data Engineer construit et teste des écosystèmes Big Data évolutifs afin que les Data Scientists disposent de systèmes de données stables et optimisés sur lesquels exécuter leurs algorithmes. C'est également le travail d'un ingénieur de données de mettre à jour les systèmes existants avec des versions mises à niveau des technologies actuelles. L'ingénierie des données implique également souvent la création d'algorithmes pour aider les entreprises ou les clients à accéder plus facilement aux données brutes.Ingénieur Intelligence Artificielle (IA): Les ingénieurs en IA travaillent avec des techniques traditionnelles d'apprentissage automatique telles que le traitement du langage naturel et les réseaux de neurones pour créer des modèles qui alimentent les applications d'IA.Informaticien: informaticiens ordinateurs et systèmes informatiques. Les informaticiens traitent principalement des logiciels et des systèmes logiciels, y compris leur théorie, leur conception, leur développement et leur application.Ingénieur logiciel: Le génie logiciel consiste à utiliser l'analyse mathématique et les principes de l'informatique pour concevoir et développer des logiciels. Les ingénieurs logiciels développent toutes sortes de logiciels, y compris des systèmes d'exploitation, des jeux informatiques, des applications et des systèmes de contrôle de réseau. Au quotidien, selon la phase de développement du logiciel, un développeur de logiciel s'assurera du bon fonctionnement des programmes actifs, effectuera des mises à jour, corrigera des bogues et créera de nouveaux programmes. L'ingénierie logicielle couvre une variété de technologies, des appareils domestiques intelligents aux assistants virtuels.

Avec qui travaille un ingénieur en apprentissage automatique ?

Selon la taille d'une organisation, un ingénieur ML travaillera très probablement au sein d'une plus grande équipe de science des données. Cette équipe peut comprendre des Data Scientists, des Data Analysts, des Data Engineers, des Data Architects et des Database Administrators. Au-delà de leurs propres équipes de données, les ingénieurs en apprentissage automatique pourraient collaborer avec une grande variété de parties prenantes différentes avec des compétences différentes au sein d'une organisation, y compris tout le monde, des chefs d'entreprise seniors aux équipes de marketing, de vente, d'informatique, de développement de logiciels ou de développement Web, selon leur niveau d'ancienneté.

Raisons de devenir ingénieur en apprentissage automatique

Si une carrière dans les données ou l'IA vous intéresse, voici quelques-unes des principales raisons de devenir ingénieur en apprentissage automatique.

Les emplois en apprentissage automatique sont lucratifs

Indeed a classé Machine Learning Engineer comme l'emploi n°1 de 2019 pour une bonne raison : ils gagnent un salaire moyen de 148 485 $ aux États-Unis, selon le site d'emploi (qui a également pris en compte la demande et la croissance des offres dans son classement). Les chiffres d'Indeed montrent également que l'on peut gagner jusqu'à 200 000 dollars sur l'un des plus grands marchés du pays. Les ingénieurs en apprentissage automatique à San Francisco ont déclaré des salaires moyens juste au sud de 200 000 $, tandis qu'à New York, ils ont déclaré rapporter à la maison un peu moins de 170 000 $.

La demande de compétences en apprentissage automatique est élevée

De nombreuses entreprises s'intéressent au big data et, par conséquent, la demande de professionnels des données sur le marché du travail n'a jamais été aussi élevée.

Il y a même eu des rapports de guerres d'enchères sur les talents de l'IA alors que les géants du domaine de la technologie se précipitent pour sécuriser les meilleurs esprits de l'industrie.

Un récent rapport de Robert Half sur l'avenir du travail a révélé que 30 % des responsables américains interrogés ont déclaré que leur entreprise utilisait actuellement l'IA et le ML, et 53 % prévoyaient d'adopter ces outils dans les trois à cinq prochaines années.

En d'autres termes, rien n'indique que ce marché du travail fertile va bientôt disparaître.

Opportunités d'apprentissage continu

L'apprentissage automatique est un domaine relativement nouveau. Il y a encore tellement de solutions, d'outils, d'algorithmes et d'applications qui attendent d'être créés et découverts.

Semblables aux développeurs de logiciels, les ingénieurs ML doivent par nature valoriser l'apprentissage. Et il est essentiel d'utiliser des cours, des blogs, des didacticiels et des podcasts pour rester au top d'un domaine jeune et en évolution rapide.

En fait, l'enquête 2020 sur les compétences numériques de BrainStation a montré que 61 % des professionnels des données suivent des cours en personne et 60 % se concentrent sur des ateliers. De toute évidence, la formation continue fait clairement partie intégrante du domaine.

Ils vivent à la pointe de la technologie

Faites-vous partie de ces personnes simplement fascinées par la technologie, qui lisent avec enthousiasme les dernières avancées en matière d'IA ou d'applications informatiques ?

Dans ce poste, vous auriez l'opportunité d'effectuer un réel changement en travaillant sur les technologies les plus récentes et les plus innovantes. Si vous aimez la logique et le codage, vous aimerez apprendre de nouveaux langages de programmation pour des applications de pointe.

C'est aussi une excellente carrière pour ceux qui aiment trouver des applications pratiques pour les mathématiques. En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous serez probablement en mesure d'utiliser l'algèbre linéaire, le calcul, les probabilités et les statistiques dans votre travail quotidien.

Les carrières en apprentissage automatique offrent de la variété

Si vous êtes du genre à vous ennuyer, une carrière en Machine Learning comportera une grande diversité. Pratiquement toutes les industries auxquelles vous pourriez penser auraient intérêt à investir plus d'argent, de temps et de ressources dans l'extraction d'informations à partir de données, de sorte que vous pourriez choisir de travailler dans n'importe quelle industrie qui vous intéresse.

Vous avez également la possibilité de vraiment faire une différence. Vous pourriez rejoindre une équipe qui fera la prochaine grande percée dans les domaines de la santé, de la cybersécurité, du marketing ou des voitures autonomes. C'est une perspective excitante pour beaucoup.

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