Machine Learning Engineer : La Fiche Métier complète - Version 2024

En 2024, les entreprises françaises investissent de plus en plus dans la gestion et le traitement des données. Et ce n’est pas près de s’arrêter. Statista estime que le volume de données générées dans le monde devrait continuer d'atteindre des records jusqu'en 2025.

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Les organisations vont continuer à investir dans le Big Data, mais pour se démarquer, elles ont besoin des Machine Learning Engineers.

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Pourquoi ? Quelle est la valeur ajoutée des ML Engineers ?

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Dans cet article, vous allez découvrir ce métier passionnant qui prend de plus en plus de place dans les départements data des entreprises et comment vous former pour devenir un ML Engineer.

Machine Learning Engineer : Qu’est-ce qu’un Machine Learning Engineer ?

Présentation du poste global

Le Machine Learning Engineer est spécialisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. Sa mission principale est de concevoir, développer, et déployer l’architecture des systèmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes et réaliser des tâches intelligentes.

Ses responsabilités peuvent varier en fonction de l'entreprise et du projet, mais elles consistent généralement par :

• Comprendre les besoins métier et traduire ces besoins en solutions d'apprentissage automatique.
• Collecter, nettoyer et préparer les données nécessaires pour l'entraînement des modèles de langage naturel (LLM).
• Concevoir et développer des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des outils et des frameworks tels que Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Concevoir l’architecture des systèmes d’apprentissage.
• Déployer les modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production et les intégrer dans des applications ou des systèmes existants.
• Évaluer et optimiser les performances des modèles et réduire les biais algorithmiques.
• Assurer la maintenance et la surveillance continue des systèmes d'apprentissage automatique déployés, en identifiant et en corrigeant les problèmes potentiels
• Collaborer avec les équipes d'ingénierie et de science des données pour garantir l'intégration et l'évolutivité des solutions d'IA.
• Communiquer et vulgariser les résultats des projets d'apprentissage automatique aux parties prenantes.

C’est quoi le Machine Learning ?

Connaissez-vous Siri ? Le moteur de recherche vocale d’Apple ?

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Ce service est le parfait exemple qui représente la puissance du machine learning. Siri utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre et interpréter les commandes vocales des utilisateurs.

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Cette capacité à traiter et à analyser les données vocales en temps réel illustre la puissance du machine learning. 

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Le machine learning est une technologie de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre et de s'améliorer à partir de données, sans nécessiter une programmation directe pour chaque situation.

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On peut parfois également parler de Deep Learning.

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Quel est le rôle d’un Machine Learning Engineer ?

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Le rôle d'un Machine Learning Engineer est d’accompagner l’entreprise dans la transformation de ses données en informations exploitables. Son but est de résoudre des problèmes commerciaux et d’améliorer les processus internes. 

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Pour y parvenir, cet expert de la data développe des modèles d'apprentissage automatique innovants et performants. 

Cela peut inclure des outils de reconnaissance vocale, de reconnaissance d'images, de recommandation de vidéos YouTube, ainsi que des systèmes de conduite autonome de véhicules. 

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Ce sont des systèmes automatisés qui permettent d'anticiper des événements.

Quelles compétences doit avoir un ML Engineer ?

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Cet ingénieur de la donnée doit posséder des compétences variées, à la fois techniques et personnelles. Ci-dessous, vous trouverez les principales : 

• Maîtrise des concepts d'apprentissage automatique : les algorithmes d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement, ainsi que leur application dans différents domaines.
• Compétences en programmation : maîtrise des langages tels que Python, R, Java ou C++, ainsi que l’utilisation des bibliothèques et des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn.
• Compétences en mathématiques et statistiques : connaissances en mathématiques, y compris en algèbre linéaire, en calcul différentiel et intégral, ainsi qu'en statistiques, en probabilités et en théorie de la probabilité.
• Connaissance des outils et des techniques de traitement des données : manipulation et traitement des données, y compris la collecte, le nettoyage, la transformation et la normalisation des données.
• Compétences en ingénierie logicielle : bonne compréhension des principes de l'ingénierie logicielle, y compris la conception de logiciels modulaires, le développement de tests unitaires et la gestion des versions de code avec des systèmes de contrôle de version tels que Git.
• Capacités analytiques : capacité à analyser les données et à identifier les tendances, les modèles et les anomalies pour prendre des décisions éclairées et développer des solutions efficaces.
• Résolution de problèmes : aptitude à résoudre des problèmes complexes en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et à trouver des solutions innovantes pour répondre aux besoins spécifiques des projets.
• Communication et collaboration : bonnes compétences en communication pour travailler efficacement avec d'autres membres de l'équipe, ainsi que pour présenter et expliquer les résultats des modèles d'apprentissage automatique de manière claire et compréhensible.

Quelles différences avec le Data Scientist ?

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Bien que les métiers de Data Scientist et de Machine Learning Engineer partagent certaines similitudes et peuvent souvent se ressembler dans certains domaines, ils ont des responsabilités distinctes au sein d'une entreprise.

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En effet, le ML Engineer a pour responsabilité de construire et de développer l’architecture des systèmes d’apprentissage automatique dans le but de créer des systèmes d'apprentissage automatique robustes et efficaces.

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Ses objectifs principaux sont de permettre de déployer des modèles performants capables de généraliser de nouvelles données et de produire des résultats précis et fiables.

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Alors que le Data Scientist se concentre sur la découverte de connaissances et l'exploration des données en produisant des modèles prédictifs. Il s'agit d'un profil plus généraliste, avec une expertise en statistiques.

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Quelles différences avec le Data Engineer ?

Un Machine Learning Engineer et un Data Engineer sont deux professionnels travaillant dans le domaine des données, mais leurs rôles et responsabilités sont différents.

Le Machine Learning Engineer se concentre principalement sur le développement de modèles d'apprentissage automatique. Son travail consiste à sélectionner les algorithmes appropriés, préparer les données, entraîner les modèles, évaluer leur performance et les déployer dans des environnements de production.

Il possède des compétences approfondies en apprentissage automatique, en programmation, en mathématiques et en statistiques.

Le Data Engineer, quant à lui, est chargé de concevoir et de gérer l'infrastructure de données. Cela inclut la collecte, le stockage, la transformation et la mise à disposition des données pour les utilisateurs finaux. Il travaille sur la conception de pipelines de données, la gestion des bases de données et des entrepôts de données, ainsi que sur l'optimisation des performances des requêtes. 

Les compétences du Data Engineer comprennent une expertise dans les technologies de base de données, les langages de requête, la programmation et les architectures distribuées.

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Rémunération des Machine Learning Engineers

La rémunération des Machine Learning Engineers varie en fonction de plusieurs facteurs, notamment l'expérience, les compétences, le lieu géographique, le secteur d'activité et la taille de l'entreprise. 

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Il est donc difficile de définir un salaire généraliste.

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Mais ce qu’on peut vous dire, c’est qu’en général, les Machine Learning Engineers bénéficient de salaires compétitifs en raison de la forte demande pour leurs compétences spécialisées. 

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Pour évaluer la rémunération d'un Machine Learning Engineer, nous nous sommes appuyés sur les données fournies par des cabinets de recrutement spécialisés dans le domaine de la data, particulièrement sur celles de Data Recrutement.

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Ci-dessous, vous trouverez une estimation de la rémunération des Machine Learning Engineers dans différentes régions du monde. 

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Machine Learning Engineer Junior

Paris

42 - 46 k pour un Jeune diplômé

49 - 54 k pour 2 ans d’expérience

Hors IDF

37 - 41 k pour un Jeune diplômé

44 - 48 k pour 2 ans d’expérience

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Machine Learning Engineer Senior

Paris

59 - 65 k pour 5 ans d’expérience

76 - 84 k pour 10 ans d’expérience

Hors IDF

54 - 59 k pour 5 ans d’expérience

71 - 78 k pour 10 ans d’expérience

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Salaire Moyen en France

Le site spécialisé Glassdoor évalue le salaire moyen d’un Machine Learning Engineer aux alentours de 50 000 euros annuel. Cette estimation se base sur 184 salaires partagés par des experts métiers en poste.

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Salaire Moyen à l’étranger

Etats-Unis

Aux États-Unis, les Machine Learning Engineers peuvent s'attendre à des salaires annuels allant généralement de 97 000 à 168 000 dollars, voire plus dans certaines régions comme la Silicon Valley où les salaires peuvent dépasser les 200 000 dollars. Source Glassdoor.

Royaume-Unis

Au Royaume-Unis, les Machine Learning Engineers ont des salaires annuels allant de 41 000 à 73 000 livres sterling. Bien sûr, les salaires sont plus élevés à Londres, et peuvent atteindre la barre des 115 000 livres sterling. Source Glassdoor.

Allemagne

En Allemagne, les Machine Learning Engineers reçoivent des salaires annuels allant de 57 000 à 71 000 euros. Source Glassdoor.

Belgique

En Belgique, les Machine Learning Engineers se voient offrir des salaires mensuels allant de 5 000 à 7 000 euros. Le salaire moyen est de 6 147 euros. Source Glassdoor.

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Comment devenir un ML Engineer en France en 2024 ?

Pour devenir un ML Engineer en 2024, vous devez suivre une formation professionnelle, qui aborde des compétences en machine learning et en data engineering.

On vous explique comment faire dans le chapitre suivant.

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Se former au Machine Learning

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Pour se former au Machine Learning, plusieurs options s’offrent à vous.  Dans un premier temps, vous pouvez :  

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• Suivre des cours en ligne sur des plateformes telles que Coursera, Udemy, ou edX
• Vous inscrire à un master spécialisé
• Participer à des événements professionnels, comme des Meetup

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En parallèle, la lecture de livres spécialisés, la participation à des communautés en ligne ou des groupes de travail peut vous permettre d'apprendre des autres professionnels du domaine.

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Se former au Data Engineering

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Pour se former au Data Engineering, c’est le même principe. Vous pouvez commencer à apprendre les bases de la discipline en suivant des cours en ligne, sur les plateformes éducatives indiquées précédemment.

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Si vous souhaitez aller plus loin dans votre apprentissage, vous pouvez suivre des formations professionnalisantes, proposées par des organismes de formations privées. Il vous suffit de vous rendre sur le site de France Compétences et de taper les mots clés Data Engineering pour découvrir des formations spécialisées.

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Avec la formation de DataBird

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