À l'ère de l'intelligence artificielle et du Big Data, le métier de Machine Learning Engineer est très recherché par les entreprises de tous les secteurs. Découvrez pourquoi et comment suivre une formation pour exercer cette profession d'avenir.
Le Machine Learning permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données. Or, en seulement deux ans, l'humanité a généré davantage de données qu'au cours des siècles précédents.
Par conséquent, le Machine Learning connaît un véritable essor lié au Big Data. Cette technologie est désormais utilisée par les entreprises de toutes les industries, aussi bien en interne que pour leurs propres produits.
Toutefois, une expertise technique est indispensable pour tirer profit du Machine Learning. C'est la raison pour laquelle le métier de Machine Learning Engineer compte parmi les rôles les plus demandés dans le domaine technologique.
Qu'est-ce qu'un Machine Learning Engineer ?
Un Machine Learning Engineer est un programmeur informatique spécialisé dans la création de systèmes capables d'apprendre à partir des données, et de s'améliorer progressivement à mesure que leur code est exécuté.
Cet ingénieur recherche, construit et conçoit des modèles prédictifs automatisés. Il crée des systèmes d'intelligence artificielle exploitant de vastes ensembles de données pour générer et développer des algorithmes capables d'apprendre et de produire des prédictions.
Chaque fois que le logiciel effectue une opération, il « apprend » des résultats afin de mener les futures opérations avec plus de précision. C'est que l'on appelle l'apprentissage automatique.
Pour concevoir ces systèmes, le Machine Learning Engineer doit consulter, analyser, organiser les données, réaliser des tests et optimiser le processus d'apprentissage afin de développer des modèles de Machine Learning hautement performants.
Après avoir recherché et sélectionné les ensembles de données les plus pertinents pour son projet, l'ingénieur ML collecte les données et les modélise. Il développe le système de Machine Learning et le laisse s'entraîner sur les données.
Bien souvent, le rôle de Machine Learning Engineer est combiné avec celui de Data Scientist. L'expert se charge aussi de nettoyer, d'analyser et de visualiser les données, afin d'assister la prise de décision au sommet de l'entreprise.
Quels débouchés après une formation ML Engineer ?
Le métier de Machine Learning Engineer comporte de nombreux avantages. Tout d'abord, les métiers du Machine Learning et de la Data Science sont très bien rémunérés. Selon Talent.com, le salaire moyen dépasse les 5000€ mensuels en France.
Par ailleurs, la demande est extrêmement élevée. De nombreuses entreprises sont à la recherche de professionnels capables de leur permettre de profiter du Big Data et du Machine Learning.
Il s'agit aussi d'un métier d'un domaine plutôt récent. Au fil des années à venir, de nouveaux outils, algorithmes et applications vont voir le jour. Ainsi, les experts du secteur ont l'opportunité d'apprendre en continu et d'évoluer tout au long de leur carrière.
En outre, ce métier offre l'occasion de travailler avec les technologies les plus récentes et innovantes. Si vous êtes passionné de technologie, il s'agit d'un excellent choix.
Comment suivre une formation Machine Learning Engineer ?
Un Machine Learning Engineer doit posséder des compétences en informatique, en ingénierie, en mathématiques et en Data Science. Cet expert connaît aussi les différents algorithmes de Machine Learning, et les diverses approches comme l'apprentissage supervisé ou les réseaux de neurones.
Afin d'acquérir ces compétences et d'apprendre à maîtriser les outils comme Python ou Tensorflow, il est judicieux de se renseigner sur la formation de Machine Learning Engineer.
Un diplôme universitaire traditionnel était jadis nécessaire pour accéder à ce métier, mais il est désormais possible d'opter pour un Bootcamp intensif en ligne. Vous pouvez aussi obtenir des certificats industriels pour démontrer vos compétences aux futurs employeurs !
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