Ingénieur Machine Learning
Fiche métier
L’intelligence artificielle (IA) est l’un des domaines connaissant la plus forte croissance, impactant de nombreux postes, dont celui d’Ingénieur Machine Learning. Ce métier consiste à concevoir et développer des algorithmes permettant d’automatiser les modèles prédictifs basés sur l’IA. L’objectif est d’apprendre à l’IA à résoudre des problèmes complexes de manière autonome.
L’Ingénieur Machine Learning travaille au sein d’une équipe pluridisciplinaire pour concevoir des innovations dans ce secteur en pleine évolution. À la fois développeur et data scientist, ce poste se situe à l’intersection de l’informatique et des mathématiques. Il requiert une solide expertise en programmation, en modélisation statistique et en manipulation de grandes quantités de données. Avec la montée en puissance de l’IA, le rôle de l’Ingénieur Machine Learning devient de plus en plus stratégique, ouvrant des perspectives d’évolution vers des domaines comme la recherche en intelligence artificielle, l’optimisation des systèmes autonomes et le développement d’applications intelligentes.
Missions :
- Collaborer avec les différentes parties prenantes pour comprendre les besoins métier.
- Collecter les données pertinentes en les nettoyant puis les traitant.
- Sélectionner et mettre en œuvre les algorithmes d’apprentissage automatique.
- Valider les modèles à l’aide de techniques d’évaluation (cross-validation, métriques de performance).
- Travailler avec des data scientists, développeurs, chefs de projet et experts métier pour concevoir des solutions adaptées.
- Développer des API et des pipelines de traitement de données pour automatiser les processus.
- Faire une veille technologique pour se tenir informé des avancées en intelligence artificielle et en sciences des données.
Compétences :
- Maîtrise de langages comme Python, R, Java, C++ avec une expertise en bibliothèques de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Connaissance approfondie des modèles supervisés et non supervisés, des réseaux de neurones et des techniques avancées (NLP, Computer Vision).
- Expérience avec des plateformes cloud comme AWS, GCP, Azure et des outils de gestion des conteneurs (Docker, Kubernetes).
- Solide compréhension des algèbres linéaire, probabilités, statistiques et optimisation.
- Maîtrise des architectures de Deep Learning : réseaux de neurones convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN, LSTM), Transformers.
- Compréhension des biais algorithmiques et des enjeux éthiques en intelligence artificielle.
Soft Skills :
- Rigoureux
- Organisé
- Sens de l’analyse
Quel niveau de formation ?
Pour devenir Ingénieur Machine Learning, un niveau de formation Bac +5 est généralement requis. Ce poste est accessible après un diplôme d’ingénieur en informatique, en mathématiques appliquées ou en statistiques, avec une spécialisation en intelligence artificielle, data science ou big data. Il est également possible d’accéder à ce métier via un Master universitaire.
Certaines écoles et universités proposent des parcours spécifiques en Machine Learning, Deep Learning et ingénierie des données, offrant ainsi une solide base théorique et pratique pour exercer ce métier.
Salaire :
Le salaire d’un Ingénieur Machine Learning varie en fonction de son niveau d’expérience et de l’entreprise qui l’emploie. Un profil junior peut espérer un salaire d’environ 45K/an, tandis qu’un Ingénieur sénior, avec plusieurs années d’expérience, peut atteindre 55K/an. Pour les experts, les rémunérations dépassent souvent 70K/an, voire davantage dans certaines entreprises technologiques et startups spécialisées en intelligence artificielle.
Autres dénominations :
- Machine Learning Engineer
- Ingénieur en Apprentissage Automatique
- Ingénieur en Deep Learning
Postes liés :
Évolution professionnelle :
L’Ingénieur Machine Learning offre de nombreuses évolutions professionnelles intéressantes. Après quelques années d’expérience, il peut évoluer vers des postes de Data Scientist, où il prend en charge la conception de solutions IA à grande échelle. D’autres possibilités incluent des rôles comme Chief Data Officer (CDO), responsable de la stratégie data et IA d’une entreprise. Ces évolutions permettent à l’Ingénieur Machine Learning de diversifier ses compétences tout en accédant à des responsabilités accrues.
Vous souhaitez recruter un Ingénieur Machine Learning ? Contacter un expert Kalyptus.
L’intelligence artificielle (IA) est l’un des domaines connaissant la plus forte croissance, impactant de nombreux postes, dont celui d’Ingénieur Machine Learning. Ce métier consiste à concevoir et développer des algorithmes permettant d’automatiser les modèles prédictifs basés sur l’IA. L’objectif est d’apprendre à l’IA à résoudre des problèmes complexes de manière autonome.
L’Ingénieur Machine Learning travaille au sein d’une équipe pluridisciplinaire pour concevoir des innovations dans ce secteur en pleine évolution. À la fois développeur et data scientist, ce poste se situe à l’intersection de l’informatique et des mathématiques. Il requiert une solide expertise en programmation, en modélisation statistique et en manipulation de grandes quantités de données. Avec la montée en puissance de l’IA, le rôle de l’Ingénieur Machine Learning devient de plus en plus stratégique, ouvrant des perspectives d’évolution vers des domaines comme la recherche en intelligence artificielle, l’optimisation des systèmes autonomes et le développement d’applications intelligentes.
Missions :
- Collaborer avec les différentes parties prenantes pour comprendre les besoins métier.
- Collecter les données pertinentes en les nettoyant puis les traitant.
- Sélectionner et mettre en œuvre les algorithmes d’apprentissage automatique.
- Valider les modèles à l’aide de techniques d’évaluation (cross-validation, métriques de performance).
- Travailler avec des data scientists, développeurs, chefs de projet et experts métier pour concevoir des solutions adaptées.
- Développer des API et des pipelines de traitement de données pour automatiser les processus.
- Faire une veille technologique pour se tenir informé des avancées en intelligence artificielle et en sciences des données.
Compétences :
- Maîtrise de langages comme Python, R, Java, C++ avec une expertise en bibliothèques de Machine Learning (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Connaissance approfondie des modèles supervisés et non supervisés, des réseaux de neurones et des techniques avancées (NLP, Computer Vision).
- Expérience avec des plateformes cloud comme AWS, GCP, Azure et des outils de gestion des conteneurs (Docker, Kubernetes).
- Solide compréhension des algèbres linéaire, probabilités, statistiques et optimisation.
- Maîtrise des architectures de Deep Learning : réseaux de neurones convolutifs (CNN), réseaux récurrents (RNN, LSTM), Transformers.
- Compréhension des biais algorithmiques et des enjeux éthiques en intelligence artificielle.
Soft Skills :
- Rigoureux
- Organisé
- Sens de l’analyse
Quel niveau de formation ?
Pour devenir Ingénieur Machine Learning, un niveau de formation Bac +5 est généralement requis. Ce poste est accessible après un diplôme d’ingénieur en informatique, en mathématiques appliquées ou en statistiques, avec une spécialisation en intelligence artificielle, data science ou big data. Il est également possible d’accéder à ce métier via un Master universitaire.
Certaines écoles et universités proposent des parcours spécifiques en Machine Learning, Deep Learning et ingénierie des données, offrant ainsi une solide base théorique et pratique pour exercer ce métier.
Salaire :
Le salaire d’un Ingénieur Machine Learning varie en fonction de son niveau d’expérience et de l’entreprise qui l’emploie. Un profil junior peut espérer un salaire d’environ 45K/an, tandis qu’un Ingénieur sénior, avec plusieurs années d’expérience, peut atteindre 55K/an. Pour les experts, les rémunérations dépassent souvent 70K/an, voire davantage dans certaines entreprises technologiques et startups spécialisées en intelligence artificielle.
Autres dénominations :
- Machine Learning Engineer
- Ingénieur en Apprentissage Automatique
- Ingénieur en Deep Learning
Postes liés :
Évolution professionnelle :
L’Ingénieur Machine Learning offre de nombreuses évolutions professionnelles intéressantes. Après quelques années d’expérience, il peut évoluer vers des postes de Data Scientist, où il prend en charge la conception de solutions IA à grande échelle. D’autres possibilités incluent des rôles comme Chief Data Officer (CDO), responsable de la stratégie data et IA d’une entreprise. Ces évolutions permettent à l’Ingénieur Machine Learning de diversifier ses compétences tout en accédant à des responsabilités accrues.
Vous souhaitez recruter un Ingénieur Machine Learning ? Contacter un expert Kalyptus.