Ingénieur en apprentissage automatique – Compétences et parcours de carrière

L’apprentissage automatique (ML) est la branche de l’intelligence artificielle dans laquelle nous utilisons des algorithmes pour apprendre à partir des données fournies afin de faire des prévisions sur des données non vues. Récemment, la demande d’ingénieurs en apprentissage automatique a augmenté rapidement dans les secteurs des soins de santé, de la finance, du commerce électronique, etc. Selon Glassdoor, le salaire médian d’un ingénieur en ML est de 131 290 $ par an. En 2021, le marché mondial de l’apprentissage automatique market était évalué à 15,44 milliards de dollars. Il devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) significatif supérieur à 38 % jusqu’en 2029.

Un ingénieur en apprentissage automatique est un programmeur expert qui conçoit, développe et déploie des systèmes pour automatiser la modélisation prédictive. L’ingénieur en ML fait partie d’une équipe plus large, composée de scientifiques de données, d’ingénieurs, d’analystes commerciaux et de parties prenantes. Il est un expert dans la manipulation de grands ensembles de données, l’expérimentation de modélisation itérative et l’optimisation des modèles d’apprentissage automatique. Ce blog explorera ce qu’un ingénieur en ML fait, ses qualifications et son parcours de carrière pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique.

Rôles et responsabilités d’un ingénieur en apprentissage automatique

Les rôles et responsabilités d’un ingénieur en ML varient selon les secteurs, en fonction de la taille de l’organisation et de la disponibilité d’autres rôles, notamment les scientifiques de données, les ingénieurs de données et les analystes de données. En général, un ingénieur en ML effectue les tâches suivantes :

• Comprendre le problème commercial et l’objectif final
• Prétraiter les données pour les rendre prêtes à la modélisation.
• Effectuer des tests statistiques et une analyse de données exploratoire pour obtenir des informations plus approfondies
• Sélectionner le modèle et les techniques appropriés pour les données
• Évaluer les performances du modèle
• Optimiser les systèmes d’apprentissage automatique
• Communiquer les résultats avec les scientifiques de données, les ingénieurs de données et les parties prenantes
• Rendre le modèle formé disponible pour faire des prévisions ou des décisions pour des applications ou des services en direct
• Assurer la mise à l’échelle, la version et la journalisation du modèle déployé
• Surveiller et résoudre les problèmes liés au modèle déployé
• Se tenir au courant des dernières recherches et algorithmes

Compétences requises pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique

Compétences en programmation

Maîtriser les concepts de programmation en Python ou R est la compétence technique la plus importante pour un ingénieur en ML. L’expertise dans les bibliothèques et les frameworks est nécessaire, qui sont les suivants :

• NumPy (calcul scientifique)
• Pandas (manipulation de données)
• Matplotlib/Seaborn (analyse de données exploratoire)
• Scikit-learn (modélisation d’apprentissage automatique)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modélisation d’apprentissage profond)
• Apache Spark (prétraitement de données)

Concepts d’apprentissage automatique

La compréhension des algorithmes couramment utilisés est requise pour devenir un ingénieur en ML. Ces algorithmes et concepts sont les suivants :

• Régression linéaire, régression logistique, arbres de décision et réseaux de neurones
• Apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé
• Descente de gradient
• Régularisation
• Surajustement et sous-ajustement
• Classification, régression, détection d’anomalies et regroupement

De plus, une compréhension de SQL, Git et du cloud computing est également nécessaire.

Mathématiques (statistiques et probabilités)

Puisque les statistiques et les probabilités sont la base de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique, une solide compréhension des mathématiques est un prérequis. La probabilité est utilisée dans de nombreux algorithmes et techniques, tels que le modèle de Markov caché, les algorithmes de Bayes naïf et la probabilité conditionnelle. Les concepts statistiques clés incluent les distributions de probabilité (normale, de Poisson, distribution uniforme, etc.), les mesures de tendance centrale et de dispersion, les tests d’hypothèse (ANOVA, chi-carré, etc.), l’inférence bayésienne, etc.

Compétences sociales

Les compétences sociales sont tout aussi cruciales pour un ingénieur en ML. Il doit être capable de communiquer et de coopérer avec d’autres membres de l’équipe, tels que les ingénieurs de données et les analystes de données. Il doit avoir de la créativité et des compétences de résolution de problèmes pour résoudre les problèmes du cycle d’apprentissage automatique et s’adapter pour apprendre de nouvelles technologies. Les compétences en gestion de projet sont essentielles pour gérer et terminer les projets de manière efficace.

Parcours de carrière d’un ingénieur en apprentissage automatique

L’apprentissage automatique offre une carrière prometteuse. Le parcours suivant peut être adopté pour construire une carrière dans ce domaine :

Licence en informatique ou dans un programme pertinent

De nombreuses entreprises exigent que les candidats aient un diplôme de licence. Les ingénieurs en ML viennent de divers horizons ; un diplôme de licence en informatique, en mathématiques ou en statistiques poserait une base solide pour quelqu’un qui poursuit une carrière dans ce domaine.

Certification

Différentes plateformes d’Edtech bien connues offrent des cours et programmes d’apprentissage automatique. La completion de ces cours vous aidera à apprendre la programmation et l’apprentissage automatique. Cela améliorera également votre crédibilité en tant que professionnel expérimenté.

Construire un portfolio

Construire un portfolio en utilisant les compétences que vous avez acquises est la partie la plus cruciale du parcours de carrière d’un ingénieur en ML. Pour cela, prenez des ensembles de données du monde réel et faites-les passer par le cycle de vie de l’apprentissage automatique. Après le déploiement, documentez vos résultats sur GitHub ou via un billet de blog. Créez plusieurs projets de portfolio pour ajouter des prototypes à votre CV.

En conclusion, l’ingénieur en apprentissage automatique est un rôle en constante évolution. Chaque année, des recherches et des produits innovants sont présentés par des instituts de recherche. Une personne qui poursuit une carrière dans ce domaine devrait se consacrer à un apprentissage tout au long de la vie et s’adapter à mesure que la technologie s’améliore.

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