Ingénieur Machine Learning – Compétences & Parcours

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 prédictions sur des données invisibles. Récemment, la demande d'ingénieurs en apprentissage automatique a rapidement augmenté dans les domaines de la santé, de la finance, du commerce électronique, etc. Selon Glassdoor, le salaire médian d'un ingénieur ML est de 131,290 2021 $ par an. En XNUMX, le ML mondial solutions innovantes et durables aux acteurs industriels était évalué à 15.44 milliards de dollars. Il devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) 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. ML Engineer fait partie d'une équipe plus large, comprenant des scientifiques des données, des ingénieurs, des analystes commerciaux et des 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 que fait un ingénieur ML, ses qualifications et son cheminement de carrière pour devenir ingénieur en apprentissage automatique.

Rôles et responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique

Les rôles et les responsabilités d'un ingénieur ML varient d'un secteur à l'autre, en fonction de la taille de l'organisation et de la disponibilité d'autres rôles, notamment des scientifiques de données, des ingénieurs de données et des analystes de données. Généralement, un ML Engineer effectue les tâches suivantes :

• Comprendre le problème métier et l'objectif final
• Prétraiter les données pour les rendre prêtes pour le modèle.
• Effectuer des tests statistiques et une analyse exploratoire des données pour des informations plus approfondies
• Sélection du modèle et des techniques appropriés pour les données
• Évaluation des performances du modèle
• Optimiser les systèmes d'apprentissage automatique
• Communiquer les résultats aux scientifiques des données, aux ingénieurs des données et aux parties prenantes
• Rendre le modèle formé disponible pour faire des prédictions ou prendre des décisions pour des applications ou des services en direct
• Assurer la scalabilité, le versioning et la journalisation du modèle déployé
• Surveillance et résolution des problèmes liés au modèle déployé
• Rester au courant des dernières recherches et algorithmes

Compétences requises pour devenir 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 ML. Expertise en bibliothèques et frameworks est nécessaire, qui sont les suivantes :

• NumPy (informatique scientifique)
• Pandas (manipulation de données)
• Matplotlib/Seaborn (analyse exploratoire des données)
• Scikit-learn (Modélisation d'apprentissage automatique)
• PyTorch/TensorFlow/Keras (modélisation d'apprentissage en profondeur)
• Apache Spark (prétraitement des données)

Concepts d'apprentissage automatique

La compréhension des algorithmes couramment utilisés est nécessaire pour devenir un ingénieur 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 graduelle
• Régularisation
• Sur-ajustement et sous-ajustement
• Classification, régression, détection d'anomalies et clustering

De plus, une compréhension de SQL, Git et Cloud Computing est également nécessaire.

Mathématiques (statistiques et probabilités)

Étant donné que les statistiques et les probabilités sont à la base de nombreux algorithmes de ML, une bonne maîtrise des mathématiques est une condition préalable. La probabilité est utilisée dans de nombreux algorithmes et techniques, tels que le modèle de Markov caché, les algorithmes naïfs de Bayes et la probabilité conditionnelle. Les concepts statistiques clés incluent les distributions de probabilité (normale, Poisson, distribution uniforme, etc.), les mesures de tendance centrale et de propagation, les tests d'hypothèses (ANOVA, chi carré, etc.), l'inférence bayésienne, etc.

Compétences non techniques

Les soft skills sont tout aussi cruciales pour un ML Engineer. Il doit être capable de communiquer et de coopérer avec les 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 en résolution de problèmes pour résoudre les problèmes du cycle ML et une capacité d'adaptation pour apprendre de nouvelles technologies. Les compétences en gestion de projet sont essentielles pour gérer et mener à bien les projets de manière efficace.

Parcours de carrière d'ingénieur en apprentissage automatique

Le Machine Learning offre une carrière prometteuse. La voie suivante peut être adoptée pour y faire carrière :

Baccalauréat en informatique ou un programme pertinent

De nombreuses entreprises exigent que les candidats aient un baccalauréat. Les ingénieurs ML viennent d'horizons divers; un baccalauréat en informatique, en mathématiques ou en statistiques constituerait une base solide pour quelqu'un qui poursuit une carrière dans ce domaine.

Zertifizierung beitragen

Diverses plateformes Edtech bien connues offrent cours d'apprentissage automatique et programmes. Suivre ces cours vous aidera à apprendre la programmation et l'apprentissage automatique. Cela renforcera également votre crédibilité en tant que professionnel expert.

Construire un portefeuille

Construire un portefeuille en utilisant les compétences que vous avez acquises est la partie la plus cruciale du cheminement de carrière d'ingénieur ML. Pour cela, prenez des ensembles de données du monde réel et transmettez-les tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Après l'avoir déployé, documentez vos résultats sur GitHub ou via un article de blog. Créez plusieurs projets de portefeuille pour ajouter des prototypes à votre CV.

Pour conclure, Machine Learning Engineer est un rôle en constante évolution. Chaque année, des recherches et des produits révolutionnaires sont proposés par des instituts de recherche. Une personne poursuivant une carrière dans ce domaine devrait se consacrer à l'apprentissage tout au long de la vie et s'adapter à mesure que la technologie s'améliore.

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