Machine learning Engineer : comment réussir votre reconversion ?

Qu'est-ce qu'un Machine learning Engineer ?

Le machine learning signifie apprentissage automatique en français. Il représente une sous-catégorie de l'intelligence artificielle, qui est aujourd'hui très utilisée par les entreprises. Ce système leur permet de rendre les ordinateurs autonomes. Les machines peuvent en effet apprendre d'elles-mêmes et effectuer certaines tâches sans aucune aide humaine. Pour arriver à ce résultat, il faut développer des algorithmes et cela est effectué par le machine learning engineer.

Quelles sont les missions d'un Ingénieur Machine Learning junior et senior ?

Le Machine Learning Engineer junior ou senior joue plusieurs rôles au sein d'une société. Il est considéré comme un pont entre le Data Engineer et le Data Scientist. Il est appelé ingénieur en machine learning en français et se charge :

• d'écrire des programmes et de développer des algorithmes contenus dans de vastes data-sets,
• d'optimiser, de déployer et d'assurer le maintien des algorithmes de ML créés par le data scientist,
• d'améliorer les performances, l'élasticité et la vitesse des machines,
• de proposer des applications de machine learning performantes,
• de modéliser des données complexes,
• d'industrialiser les modèles d'intelligence artificielle (IA) et les mettre en production,
• de faire des expériences et de tester les modèles selon différentes approches,
• de s'assurer de l'évolution des modèles et données, quelles que soient les contraintes et changements.

Pour remplir toutes ces missions, le machine learning engineer se base sur des principes de l'ingénierie logicielle et des méthodes d'analyse de données. Si le professionnel digital est un senior, il peut aussi avoir comme responsabilité de contrôler le travail des ingénieurs débutants.

Description des qualités et compétences requises pour devenir machine learning engineer

Le machine learning engineer doit avoir des qualités et compétences particulières. Il doit être un expert en mathématiques et statistiques, en programmation informatique et en analyse de données. Ce professionnel de la data science doit aussi être doué en communication et maîtriser plusieurs langages de programmation tels que Python, SQL, Java Script… Le machine learning engineer doit aussi savoir utiliser l'ingénierie logicielle. Concernant ses qualités, il doit pouvoir travailler en équipe et avoir de bonnes capacités d'écriture.

‍

Quel est le salaire d'un ingénieur en Machine Learning ?

Ce travail intéresse aujourd'hui de nombreuses personnes, car il recrute bien et la rémunération est très intéressante. Le salaire moyen varie en effet de 46 070 à 49 479 euros par an. Celui-ci peut être un peu plus bas ou plus élevé en fonction du niveau d'études, de l'entreprise où on exerce ou de la région.

Quelles sont les perspectives d'avenir pour un Machine learning engineer ?

Le poste de Machine Learning Engineer est récent, mais il a très vite évolué. La plupart des sociétés traitent aujourd'hui beaucoup de données et ont besoin d'un professionnel pour automatiser leurs appareils. Il existe donc de nombreuses offres d'emploi en machine learning engineering. De plus, le salaire proposé permet de profiter d'un style de vie assez confortable, quelle que soit la région de France dans laquelle vous vivez.

Le salaire moyen peut très vite augmenter et atteindre 70 000 euros par an si le professionnel est un senior qui a plusieurs années d'expérience. Pour finir, le machine learning engineer peut avoir différentes évolutions au sein de l'entreprise avec le temps. Il peut par exemple devenir un ingénieur informatique, un data scientist ou un développeur de logiciel.

Quelle formation data choisir pour devenir Ingénieur en machine learning ?

Le Machine Learning Engineering se base sur deux éléments importants pour bien fonctionner. Il s'agit des data et de l'algorithme d'apprentissage. Si les données transmises à l'algorithme sont fausses, les résultats seront également erronés. C'est pour cette raison que les recruteurs recherchent des ingénieurs en machine learning qualifiés. Pour avoir ce diplôme, il est possible de suivre une formation accélérée ou une formation universitaire.

Formation accélérée – Bootcamp Data Engineer

Le Bootcamp Data Engineer est une formation accélérée qui permet à toute personne d'apprendre en quelques jours, les bases du métier de machine learning engineer. L'apprenant aura à suivre différents modules qui touchent plusieurs branches de la data science. Chez Jedha, nous proposons :

• La formation Essentials en Data Science et Engineering (entre 40 h ou 70 h),
• La formation Fullstack en Data Science et Engineering (entre 228 et 420 h),
• La formation Data Engineer (105 heures).

Quel que soit le type de formation Data Engineer choisie, l'apprenant aura toutes les données nécessaires pour comprendre la machine learning, la data analyse, le code Python… Il pourra collaborer avec une équipe ou gérer des projets data. Cependant, en fonction du nombre d'heures, certains cours peuvent être plus approfondis que d'autres.

Formation universitaire – Business Analyst

Pour devenir ingénieur en machine learning, il est aussi possible de suivre une formation universitaire en business analyst. Elle est intéressante, mais elle se fait sur une longue durée. Il faut en effet avoir un master 2 ou faire un MBA dans le domaine pour avoir ce diplôme. Cette formation est assez contraignante et n'est pas appropriée pour les travailleurs qui souhaitent effectuer une reconversion. Ainsi, la formation business Analyst est parfaite pour les étudiants qui suivent un cursus direct.

Les avantages de nos cours en ligne

Le format d'apprentissage mis en place par Jedha est très avantageux, car il est hybride. Nous combinons en effet les cours en ligne et masterclasses en direct. Les cours en ligne sont très clairs, et ils intègrent des exercices pour permettre aux apprenants de tester leurs connaissances. Quant aux masterclasses, elles portent sur chaque module et sont dispensées par des formateurs professionnels.

À cela s'ajoute notre plateforme unique appelée JULIE. Elle est accessible à tous les apprenants et comporte tous nos cours dispensés par nos professionnels de la Data. Elle permet aux apprenants de renforcer leurs connaissances et leurs compétences. Grâce à notre plateforme JULIE, les notions sur la data visualisation, le SQL, le code Python et autres éléments informatiques deviennent plus faciles à comprendre. Étant donné qu'ils sont disponibles en ligne, il est donc possible de les suivre à tout moment.

Quelle est la différence entre un Machine learning Engineer et un Data Scientist ?

De nombreuses personnes confondent le travail de Data Scientist et celui d'ingénieur en machine learning. Le premier a souvent un diplôme de haut niveau en informatique, mathématiques et ingénierie. Il maîtrise aussi parfaitement les langages de programmation. Quant au Machine Learning Engineer, la maîtrise des algorithmes d'apprentissage automatique lui sont plus indispensables. Il doit également savoir utiliser Scala, Python, Java Script, R…

Les Datas Scientists effectuent plusieurs actions pour mener à bien un projet data science. En fonction de l'objectif visé, ils s'occupent de collecter les données, de les nettoyer, les modéliser et les déployer. L'ingénieur en machine learning intervient dans la modélisation, car il doit tester les modèles. Ainsi, le data scientist a une vue générale sur le projet et le conduit du début jusqu'à la fin. Le Machine Learning Engineer, quant à lui, s'occupe seulement d'une branche spécifique du projet. Il doit sélectionner, développer les modèles d'apprentissage et amener la science des données à un niveau d'automatisation supérieur.

Comment financer sa reconversion en machine learning engineering ?

La reconversion en machine learning engineering peut être financée de plusieurs manières différentes. La première est de payer sur fonds propres. Dans ce cas, le salarié ou le travailleur indépendant puise dans ses économies pour financer les cours. La deuxième méthode est d'utiliser son compte CPF. La formation machine learning engineer est en effet reconnue par l'État français et est éligible au CPF. Cela veut dire que l'apprenant peut la payer avec son compte personnel de formation s'il dispose de crédits.

De tout ce qui précède, il faut retenir que le machine learning engineer apprend donc aux ordinateurs à agir par eux-mêmes dans certaines circonstances. Il s'agit d'un métier d'avenir qui est bien rémunéré, et auquel il est possible d'accéder avec une formation accélérée.

Questions fréquentes à propos de la reconversion professionnelle en Machine learning Engineering

Pour leur reconversion professionnelle, de nombreux salariés s'intéressent au métier de machine learning engineer et se posent donc de nombreuses questions.

Pourquoi se reconvertir dans les métiers de la data ?

Les métiers de la data recrutent bien, car ils sont aujourd'hui indispensables à la plupart des entreprises. De plus, ils sont bien rémunérés, quel que soit le niveau du postulant.

Comment devenir ingénieur Big Data ?

Pour devenir Ingénieur Big data, il faut faire un Bac + 5 dans le domaine ou un Bac + 8 en statistiques avec des notions de big data. Cette option est parfaite pour les étudiants qui effectuent un cursus normal. L'idéal est de choisir une école d'ingénierie informatique. Pour les salariés, il existe la formation spécialisée en Big data.

Comment débuter en data science ?

Pour commencer une carrière dans la science des données, il faut suivre une formation spécialisée afin de maîtriser les bases. Il faut ensuite se lancer dans un projet pour enrichir son CV.