ML Engineer : découvrez le rôle, le salaire, les compétences et les études de cet expert en IA

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

Le Machine Learning Engineer, souvent appelé l’Ingénieur en Machine Learning en français, est un professionnel de l’informatique capable de concevoir des machines qui « apprennent toutes seules » afin de s’auto-améliorer (dans le jargon, on appelle ça de l’apprentissage automatique). Pour cela, il part de montagnes de données brutes qu’il transforme en modèles intelligents, par exemple capables de reconnaître des images, de prédire des tendances, ou encore de détecter des anomalies.

Véritable métier d’avenir, le ML Engineer est à la croisée de trois mondes :

• La Data Science, qui lui permet de comprendre les données pour pouvoir les exploiter correctement.
• L’ingénierie logicielle, qu’il doit maîtriser pour pouvoir concevoir des solutions fiables et performantes.
• Les mathématiques appliquées, essentielles s’il veut comprendre les algorithmes et les statistiques.

Qu’est-ce que le Machine Learning Engineering ?

Le Machine Learning Engineering (ou ingénierie de l’apprentissage automatique en français) est une discipline qui consiste à concevoir, développer, déployer et maintenir des systèmes de Machine Learning dans des conditions réelles, à grande échelle. Vous pouvez voir ça comme le pont entre la recherche en IA (grâce à laquelle sont produits les modèles de ML) et la production logicielle (qui met ces modèles au service de leurs utilisateurs finaux).

Pour maîtriser le ML Engineering, il faut ainsi avoir des compétences en :

• Machine Learning, pour entraîner, évaluer et optimiser les modèles.
• Ingénierie logicielle, pour pouvoir utiliser des API, produire du code robuste, et en maîtriser l’intégration et le déploiement continu.
• Data Engineering, pour mettre en place des pipelines qui préservent la qualité des données traitées.
• Infrastructures, pour déployer et exécuter les modèles dans des environnements Cloud, assurer leur portabilité et leur scalabilité, et mettre en place des solutions de monitoring pour surveiller leurs performances et détecter les éventuelles dérives.

En clair, le Machine Learning Engineering est ce qui permet de faire sortir de son laboratoire l’intelligence artificielle pour la déployer dans le monde réel.

Pourquoi le métier d’Ingénieur en Machine Learning est-il très recherché ?

Savez-vous quel est le point commun entre la médecine, la finance, la cybersécurité, l’éducation et l’agriculture ? Tous ces domaines utilisent l’IA. Ces dernières années, l’intelligence artificielle a évolué à une vitesse folle, et aujourd’hui, plus aucun secteur n’y échappe. Et pour créer ces « cerveaux artificiels » capables de nous décharger et/ou d’améliorer notre quotidien et nos processus de travail, nous avons besoin de cerveaux humains.

Les chiffres parlent d’ailleurs d’eux-mêmes : d’ici 2034, rien qu’en France, nous aurons besoin d’au moins 56 000 experts en développement d’IA par an.

Problème : le marché de l’IA croît si vite que les entreprises peinent à trouver des talents capables à la fois de :

• Développer des modèles robustes,
• Les scaler pour les faire tourner à grande échelle,
• Le tout en respectant les enjeux de performance, d’éthique et de sécurité.

Résultat : les ML Engineers se font rares. Si vous vous formez efficacement à ce métier, vous aurez ainsi quasiment l’assurance de décrocher rapidement un poste bien rémunéré, en France comme à l’étranger.

Pourquoi devenir ML Engineer ?

Parce qu’il s’agit d’un métier stimulant, stratégique et concret. En tant que ML Engineer, vous ne vous contenterez pas de lire des rapports d’IA : vous créerez des modèles, les mettrez en production, et tâcherez de les optimiser pour les rendre de plus en plus performants. Opter pour ce métier vous offrira ainsi de nombreux avantages :

• Vous vous sentirez utile, car vous aurez un impact réel, parfois sur des millions d’utilisateurs. Vos modèles pourront en effet aider à diagnostiquer des maladies graves beaucoup plus tôt, à prévenir des fraudes, ou encore à optimiser les réseaux de transport ou de distribution de l’énergie.
• Vous aurez du mal à vous ennuyer, car vous pourrez être amené à travailler sur des projets très variés.
• Vous étofferez votre panel de compétences au quotidien, puisque comme l’IA évolue (très) vite, vous aurez toujours de nouvelles choses à apprendre.
• De belles perspectives de carrière s’offriront à vous, et vous pourrez évoluer aussi bien horizontalement en vous spécialisant, que verticalement en acceptant davantage de responsabilités.
• Votre rémunération sera attractive dès le début de votre carrière. En France par exemple, la rémunération d’un ML Engineer Junior est de 45 000 € brut par an, ce qui en fait l’un des meilleurs salaires dans la Data en début de carrière !

Machine Learning Engineer vs autres métiers de la Data : quelles différences ?

Le Machine Learning Engineer est souvent confondu avec d’autres métiers de la Data, notamment ceux de Data Scientist, Data Engineer et MLOps. Pourtant, il s’agit bien de professions différentes ! Comparons-les pour que vous puissiez y voir plus clair :

ML Engineer vs Data Scientist

• Le Data Scientist est avant tout un explorateur et un analyste. Son rôle est de comprendre un problème métier, de choisir l’algorithme approprié pour y répondre à partir des données disponibles, puis de concevoir un modèle capable d’apporter une solution à ce problème.
• Le Machine Learning Engineer, lui, transforme ce modèle en un outil opérationnel. Il optimise son code, l’intègre aux infrastructures adaptées, l’entraîne sur d’immenses volumes de données et met tout en place pour qu’il puisse fonctionner de manière fiable et performante à grande échelle.

Vous pouvez ainsi voir le Data Scientist comme un inventeur de recettes, qui imagine et conçoit les modèles, et le ML Engineer comme un chef cuisinier qui les prépare en choisissant les meilleurs ingrédients, les ajuste puis les sert. Cette métaphore illustre bien la différence entre Data Scientist et ML Engineer.

ML Engineer vs MLOps Engineer

• Le Machine Learning Engineer se concentre sur la création et l’optimisation de modèles d’IA. Il collecte et prépare les données, entraîne le modèle, ajuste ses paramètres et s’assure qu’il atteint le niveau de performance attendu.
• Le MLOps Engineer, lui, prend le relais au moment de sa mise en production et de son exploitation. Son rôle est de déployer les modèles sur les bonnes infrastructures, d’automatiser les processus pour assurer leur intégration et leur déploiement continus, de surveiller les performances des modèles de ML en temps réel, et de les mettre à jour quand c’est nécessaire.

Pour imager cette différence, le ML Engineer peut être comparé au constructeur d’une voiture de course, et le MLOps Engineer à l’ingénieur de piste, qui s’assure que cette voiture est toujours prête à rouler, ravitaillée, et performante en toutes circonstances.

ML Engineer vs Data Engineer

• Le Data Engineer construit et entretient les systèmes qui collectent, stockent et transportent les données, pour qu’elles soient accessibles, fiables et prêtes à l’emploi.
• Le Machine Learning Engineer, lui, utilise ces données pour entraîner et déployer les modèles de ML.

Le Data Engineer est comme un planificateur de transport : il conçoit et optimise le réseau pour que les données arrivent à destination, directement dans les mains du Machine Learning Engineer, sans que celui-ci n’ait à courir les chercher à mi-chemin.

Quel est le rôle d’un ML Engineer au quotidien ?

Loin de se contenter de coder des modèles de ML, le Machine Learning Engineer doit être capable de transformer un prototype en un système d’IA capable de tourner de façon fiable, à grande échelle, et dans la durée. En choisissant ce métier, plusieurs missions rythmeront ainsi votre quotidien :

• La collecte et la préparation des données, puisque vous devrez vous assurer qu’elles sont complètes, propres et utilisables avant de vous en servir pour entraîner vos modèles.
• L’entraînement et l’optimisation des modèles, ce qui vous demandera de choisir les bons algorithmes et d’ajuster leurs hyperparamètres pour améliorer leur précision.
• La mise en production des modèles lorsqu’ils seront prêts à être intégrés, pour qu’ils soient réellement utiles aux utilisateurs finaux.
• La conception d’architectures scalables, capables de supporter de grandes quantités de données et un nombre important de requêtes. 
• La mise en place de pipelines de ML pour automatiser l’entraînement, le test et le déploiement de ces modèles.
• La collaboration avec différentes équipes, notamment les Data Scientists, les Data Engineers, les MLOps Engineer et les Product Owners, avec qui vous devrez travailler main dans la main.
• Une veille technologique constante, grâce à laquelle vous découvrirez de nouveaux outils et frameworks pour améliorer vos modèles.
• Une veille d’éthique et de conformité, pour garantir que vos modèles respectent la réglementation (RGPD, IA Act), les principes d’équité, et ne souffrent pas de biais.

Quelles qualités et compétences pour réussir comme Machine Learning Engineer ?

Langages et outils incontournables

Si vous voulez devenir ML Engineer, vous devrez maîtriser plusieurs outils incontournables :

• Les langages de programmation de l’IA, notamment Python, mais aussi SQL et parfois Java ou C++.
• Des frameworks de Machine Learning et de Deep Learning comme TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ou XGBoost.
• Des outils de gestion et de préparation des données tels que Pandas, NumPy ou Apache Spark.
• Des plateformes de Cloud et de MLOps comme AWS, Google Cloud Platform, Azure, Kubeflow, MLflow.
• Des technologies de conteneurisation et d’orchestration, comme Docker et Kubernetes.
• Des outils d’automatisation, comme Apache Airflow, Prefect, Jenkins ou GitHub Actions, qui vous permettront d’intégrer et de gérer vos pipelines de Machine Learning de leur entraînement à leur mise en production.
• Des outils de monitoring et de surveillance des dérives de données, comme Prometheus, Grafana et Evidently AI.

Cela fait donc un certain nombre d’outils à maîtriser. Mais gardez à l’esprit qu’il faut mieux savoir en utiliser quelques-uns parfaitement, que de tous les connaître de manière superficielle.

Soft skills clés

Savoir manier Python et TensorFlow, c’est bien, mais cela ne fera pas de vous un bon ML Engineer pour autant. Pour exceller dans ce métier, vous devrez en effet allier vos compétences techniques à certains soft skills indispensables :

• Rigueur et sens du détail, car pour qu’un modèle soit performant, il doit reposer sur des données propres et un code impeccable.
• Curiosité et grande envie d’apprendre, ce qui vous permettra de rester à jour quant aux évolutions fréquentes de l’IA.
• Capacité à résoudre des problèmes parfois complexes, puisqu’au quotidien, vous serez amené à analyser les causes de bugs, à identifier les dérives de données et à optimiser les pipelines.
• Communication et vulgarisation, qualité essentielle puisque pour faire avancer vos projets sans encombres, vous devrez savoir expliquer des concepts techniques à des non-spécialistes.
• Esprit d’équipe et capacité d’écoute et d’adaptation, ce qui facilitera votre collaboration avec les Data Scientists et Engineers, mais aussi avec les autres équipes métiers de votre organisation.
• Vision stratégique, grâce à laquelle vous comprendrez l’impact business des modèles déployés, ce qui vous aidera à orienter vos choix techniques en conséquence.

Certifications à privilégier

Si obtenir une certification ne remplacera pas votre expérience, cela restera un signal fort et rassurant pour les recruteurs. Vous avez ainsi tout intérêt à passer certaines de ces certifications en IA reconnues si vous voulez enrichir votre CV :

• AWS Certified Machine Learning – Specialty, qui validera votre maîtrise du ML dans l’écosystème AWS.
• Certification Google Cloud, Professional Machine Learning Engineer, qui certifiera votre capacité à concevoir, entraîner et déployer des modèles sur GCP.
• Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate, certification très utile si vous travaillez dans des environnements Azure.
• TensorFlow Developer Certificate, qui prouvera que vous maîtrisez ce framework.
• Certified Kubernetes Administrator, certification intéressante si vous avez l’habitude d’utiliser Kubernetes pour déployer vos modèles.

Quelles études suivre pour devenir ML Engineer ?

Pour devenir Machine Learning Engineer, il ne vous suffira pas de savoir coder : vous devrez aussi comprendre l’IA en profondeur et savoir comment la mettre au service d’une organisation. Plusieurs études en IA post-bac pourront vous apporter ce double bagage technique et opérationnel.

Les écoles spécialisées en Data et IA 

Si dès le bac, vous savez que vous voulez travailler dans l’IA, ne perdez pas de temps et rejoignez directement une école spécialisée comme Jedha ! Cela vous offrira plusieurs avantages :

• Vous bénéficierez d’une pédagogie active. Nos formations sont en effet élaborées en collaboration avec les professionnels du secteur, et jalonnées de projets concrets qui vous permettront de commencer à bâtir votre portfolio tout en développant des compétences opérationnelles recherchées par les recruteurs.
• Vos professeurs seront des experts en exercice, qui seront à même de vous transmettre les ficelles du terrain.
• Vous profiterez de notre réseau d’entreprises partenaires et d’alumni, grâce auquel vous aurez plus de facilité à trouver vos stages, votre alternance, ou même votre premier emploi.
• Vous n’aurez pas à passer par Parcoursup. Pour nous, ce qui compte, c’est avant tout votre motivation et votre projet professionnel, et c’est pour cela que nous avons à cœur d’examiner individuellement chaque candidature. Pour vous épargner le stress de l’attente, nous ferons également notre maximum pour vous offrir une réponse rapide.

Et si vous choisissez de nous rejoindre, sachez que nous vous proposons justement deux formations post-bac complètes et professionnalisantes pour devenir ML Engineer. Dans les deux cas, commencez par notre bachelor Développeur IA où en trois ans, vous acquerrez de très solides bases en programmation, en manipulation de données et en IA. Votre bac+3 en poche, rejoignez l’un de nos deux mastères dédiés pour vous spécialiser en Machine Learning Engineering :

• Notre mastère Data Scientist, qui fera de vous un ML Engineer orienté algorithmie et performance des modèles. Vous y apprendrez notamment à maîtriser en profondeur les algorithmes de Machine Learning et Deep Learning et à les mettre en production.
• Notre mastère Architecte IA en alternance, qui vous permettra de vous concentrer sur les enjeux de scalabilité et de fiabilité du ML, et pourquoi pas, de basculer vers le métier de MLOps Engineer. Au programme, vous découvrirez comment concevoir et orchestrer des systèmes IA à grande échelle dans des environnements Cloud complexes.

Les formations universitaires (licence ou BUT Informatique, licence MIASHS, master en Data Science ou en IA)

Pour devenir ML Engineer, vous pourrez aussi passer par la fac. Vous commencerez d’abord par une formation de niveau bac+3 comme :

• Une licence Informatique pour acquérir des bases en programmation et en algorithmique.
• Une licence MIASHS (Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences Humaines et Sociales), qui vous offrira un équilibre intéressant entre statistiques, mathématiques appliquées et informatique.
• Une licence Mathématiques appliquées, grâce à laquelle vous développerez un solide socle théorique en mathématiques et en statistiques.
• Un BUT Informatique, parcours Administration, gestion et exploitation des données, où vous apprendrez à manipuler et à gérer des données.

Votre licence ou BUT en poche, vous n’aurez que peu (voire pas du tout) touché au Machine Learning. Vous devrez donc continuer en master afin de vous spécialiser. Là encore, plusieurs options s’offrent à vous et vous pourrez tenter de rejoindre un :

• Master Informatique, parcours Machine Learning, ou à défaut, parcours IA ou Big Data.
• Master en Data Science
• Master en Intelligence Artificielle

Vous aurez donc plusieurs options pour devenir Machine Learning Engineer en suivant une formation universitaire. Mais tous ces cursus souffrent des mêmes problèmes : ils restent très théoriques et manquent de mise en pratique. L’alternance n’est pas toujours possible, et pour être opérationnel, vous devrez ainsi compléter votre parcours par des stages ou des formations pratiques.

Les écoles d’ingénieurs

Comme l’intitulé de son poste l’indique, le ML Engineer est un ingénieur. Quoi de mieux qu’une école d’ingénieur pour vous préparer à ce métier alors ? En théorie, cette voie est en effet intéressante, car vous bénéficierez d’un solide socle académique en ingénierie, en mathématiques appliquées, en algorithmique et en programmation. Mais en pratique, elle présente plusieurs limites que vous ne devez pas oublier :

• Vous devrez souvent attendre la fin de votre cursus pour commencer à vous spécialiser dans l’IA et la Data Science. Vous n’aurez ainsi qu’un à deux ans pour développer toutes les compétences techniques nécessaires au métier d’Ingénieur en Machine Learning.
• L’approche reste souvent très académique, et comprend moins de pratique que les formations dans les écoles spécialisées.
• La sélectivité est rude, puisque pour accéder aux meilleures écoles d’ingénieurs, vous devrez souvent passer par une CPGE. Et même pour celles avec une prépa intégrée, l’accès se fait généralement sur concours.

Comment se reconvertir vers le métier d’Ingénieur en Machine Learning ?

Vous vous demandez si le métier de ML Engineer est accessible après une reconversion ?

• Bonne nouvelle numéro 1 : oui ! La demande est telle pour les métiers de l’IA que les profils en reconversion y sont acceptés à bras ouverts. Seule condition pour y accéder : vous y former.
• Bonne nouvelle numéro 2 : nul besoin de retourner pendant cinq longues années sur les bancs de l’école, puisque chez Jedha, nous vous proposons des formations intensives et professionnalisantes, qui vous rendront opérationnel en seulement quelques mois.
• Bonne nouvelle numéro 3 : toutes nos formations sont éligibles au CPF, et éligibles aux financements publics.

Alors si vous souhaitez vous reconvertir pour devenir ML Engineer :

• Commencez par rejoindre notre bootcamp pour devenir Data Scientist, où en 450 heures, vous découvrirez comment créer et déployer en conditions réelles vos propres modèles de Machine Learning et de Deep Learning.
• Développez des compétences de pointe essentielles au métier d’ingénieur en ML en intégrant notre bootcamp pour devenir Data Engineer. Lors de vos 150 heures de formation, vous apprendrez à déployer vos modèles grâce à des outils comme Docker et Kubernetes, à construire vos pipelines Data, et à automatiser vos modèles de ML.

En suivant ce parcours avec attention, vous deviendrez un ML Engineer opérationnel en un temps record. Alors si vous voulez nous rejoindre :

1. Commencez par consulter notre syllabus pour découvrir les programmes et débouchés de nos formations en détail.
2. Rejoignez-nous lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne.
3. Prenez rendez-vous avec notre équipe admission pour discuter de votre projet professionnel et de vos opportunités de financement.

Comment trouver un emploi en tant que Machine Learning Engineer ?

Le marché de l’IA est en pleine explosion, et les entreprises sont prêtes à se battre pour recruter les meilleurs profils. Cela ne veut pas dire pour autant que vous pourrez trouver votre premier poste de Machine Learning Engineer sans faire d’efforts ! Mais pas de panique, nous vous avons préparé quelques conseils qui vous aideront à décrocher votre précieux sésame 👇

Comment décrocher une alternance de ML Engineer ?

L’alternance est l’une des meilleures portes d’entrée vers le métier d’Ingénieur en Machine Learning, car elle vous permet d’accumuler de l’expérience pratique tout en vous formant. Et pour vous aider à décrocher une alternance à la hauteur de vos attentes, suivez ces quelques astuces :

• Préparez votre portfolio : ce n’est pas parce que vous êtes encore étudiant que vous ne savez rien faire. Montrez de quoi vous êtes déjà capable en y présentant les projets sur lesquels vous avez travaillé lors de votre formation ou de vos précédentes expériences professionnelles ou personnelles. Vous pourriez même partager ce portfolio sur LinkedIn !
• Travaillez votre discours pour vous différencier, et préparez-vous à répondre aux questions des recruteurs. Pourquoi voulez-vous travailler dans le ML ? Qu’avez-vous en plus que les autres candidats ?
• Ciblez les entreprises qui investissent réellement dans l’IA, et sont conscientes de ses enjeux, car c’est dans ce genre de structures que vous pourrez le plus progresser.
• Mobilisez votre réseau et celui de votre école. En nous rejoignant chez Jedha, vous pourrez par exemple trouver des offres d’alternance auprès de notre vaste réseau d’entreprises partenaires et d’alumni.

Quelles plateformes d’emploi cibler pour le Machine Learning Engineering ?

Vous pourrez trouver des offres d’emploi en Machine Learning Engineering sur des plateformes généralistes, mais aussi sur des portails spécialisés dans la Data et l’IA. Consultez ainsi régulièrement :

• LinkedIn
• Welcome to the Jungle
• Indeed
• Glassdoor
• Hellowork
• Le site de l’Apec
• DataJobs.com (site spécialisé très intéressant si vous cherchez un emploi de ML Engineer à l’étranger)

Petite astuce : pensez à activer les alertes emploi pour des mots-clés comme « ML Engineer », « Ingénieur en Machine Learning » ou encore « Machine Learning Ingénieur ».

Quelles grandes entreprises recrutent des ML Engineer ?

De la startup à la multinationale, aujourd’hui, de nombreux types de structures ont compris l’importance de l’intelligence artificielle et cherchent à recruter des ML Engineers. C’est notamment le cas dans les entreprises de :

• La tech, où des grands noms et des entreprises de l’IA comme Google, Microsoft, Amazon, Meta, OpenAI ou Hugging Face recrutent régulièrement.

• L’industrie et de l’énergie, où vous pourriez travailler chez Airbus, Safran, Schneider Electric ou encore EDF.
• La finance et de l’assurance, où des structures comme BNP Paribas, le Crédit Agricole, AXA ou la Société Générale recherchent des ML Engineers pour améliorer leurs algorithmes de prédiction des risques.
• La cybersécurité et de la défense, où des organisations comme Thales, Dassault Systèmes ou encore Capgemini Engineering cherchent à recruter des talents performants.
• La Data et de l’IA, où de nombreuses startups comme Shift Technology, Dataiku, Preligens ou Deepomatic offrent des postes à fortes responsabilités, parfois même aux ML Engineers en début de carrière.

Quel est le salaire moyen d’un ML Engineer en France ?

D’après les données de Glassdoor, le Machine Learning Engineer peut espérer toucher un salaire particulièrement attractif. Sa rémunération moyenne en France est ainsi de 51 000 € brut par an en France, auxquels s’ajoutent environ 5 000 € de bonus.

Certes, ce que vous gagnerez dépendra de votre expérience. Mais dans tous les cas, l’ingénieur en ML exerce l’un des métiers les mieux payés de la Data, et même en début de carrière, vous pourrez toucher un salaire très intéressant. Ainsi :

• Le salaire d’un ML Engineer junior est généralement compris entre 43 000 et 55 000 € brut par an, auxquels il faut ajouter environ 5 000 € de bonus.
• Le salaire d’un Ingénieur en Machine Learning senior est compris dans une fourchette allant de 50 000 à 76 000 € brut par an, auxquels s’ajoutent environ 5 000 € de bonus.
• Le salaire d’un Lead Machine Learning Engineer peut aller de 60 000 à 89 000 € brut par an, sans oublier les bonus qui se chiffrent en moyenne à 6 000 €.

En clair, le métier de Machine Learning Engineer vous garantit une rémunération compétitive, qui pourra croître en fonction de votre expérience et de l’évolution de vos compétences.

Conclusion : comment devenir Machine Learning Engineer ?

Le Machine Learning Engineer exerce l’un des métiers les plus stratégiques et recherchés de l’IA aujourd’hui. Son rôle ? Transformer des modèles d’intelligence artificielle en solutions opérationnelles, capables de tourner à grande échelle pour répondre à des enjeux concrets.

Au quotidien, ses missions sont variées et lui demandent de concilier des compétences techniques solides (maîtrise de plusieurs langages de programmation, des algorithmes de ML, du Data Engineering et du Cloud Computing) à des soft skills essentiels (rigueur, curiosité, esprit d’équipe). Ses expertises recherchées lui permettent de prétendre à un salaire particulièrement avantageux : en moyenne 51 000 € brut par an, et près de 90 000 pour les plus expérimentés.

En bref, le métier d’Ingénieur en Machine Learning séduit de plus en plus, aussi bien pour son impact, sa rémunération et ses opportunités de carrière. Et si vous aussi, ce métier vous intéresse, sachez que plusieurs voies s’offrent à vous pour vous y former. L’option que nous vous conseillons ? Rejoindre une école spécialisée comme Jedha, où nous proposons des parcours professionnalisants, et pensés en collaboration avec les experts du secteur. Notre objectif : faire de vous un professionnel opérationnel, et vous donner toutes les clefs pour vous aider à décrocher rapidement votre premier poste de ML Engineer.

• Si vous venez de décrocher notre bac, rejoignez notre bachelor Développeur IA en trois ans, que vous pourrez ensuite compléter par notre mastère en Data Science ou notre mastère Architecte IA.
• Si vous souhaitez vous reconvertir, rejoignez notre bootcamp en Data Science, et complétez-le avec notre bootcamp en Data Engineering pour être opérationnel en seulement quelques mois.

Questions fréquentes sur le métier de Machine Learning Engineer

Quelles sont les perspectives d’évolution d’un ML Engineer ?

Un ML Engineer peut acquérir de nouvelles compétences pour évoluer horizontalement et devenir MLOps Engineer, Ingénieur NLP, Computer Vision Engineer ou encore Ingénieur en Deep Learning. Avec de l’expérience, il peut aussi évoluer verticalement et prétendre à des postes de Lead ML Engineer, d’Architecte IA, ou encore de Head of Data ou Head of AI.

Les ingénieurs ML sont-ils bien payés ?

Oui, les ingénieurs ML sont bien payés, et ils exercent même l’un des métiers les mieux rémunérés de la tech. En France par exemple, un ML Engineer junior gagne entre 43 000 et 55 000 € brut par an, un senior entre 50 000 et 76 000 €, et la rémunération d’un expert peut atteindre les 89 000 € brut par an. À cela s’ajoutent en plus souvent des bonus annuels, sous forme de primes ou encore d’intéressement.

Quelle est la différence entre IA et Machine Learning ?

L’intelligence artificielle (IA) est le domaine global qui vise à créer des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Le Machine Learning est une branche de l’IA qui permet aux machines d’utiliser des données pour apprendre et s’améliorer de façon autonome, sans avoir été explicitement programmées.