Ingénieur NLP : découvrez ses missions, ses compétences, son salaire et ses études

Qu'est-ce qu'un Ingénieur en traitement du langage naturel ?

L’Ingénieur en traitement du langage, souvent abrégé par Ingénieur NLP ou NLP Engineer, est un professionnel de l’IA chargé de concevoir des modèles capables de comprendre, interpréter et générer du langage humain, aussi bien à l’écrit qu’à l’oral.

En bref, vous pouvez le voir comme un traducteur chargé de faire le pont entre le monde des humains et celui des machines. Son rôle ? Transformer vos mots en données exploitables par un ordinateur, et inversement, permettre à une machine de vous répondre avec des phrases qui vous paraissent claires et naturelles.

L’Ingénieur NLP se situe ainsi à la croisée de plusieurs disciplines :

• La linguistique, pour comprendre les subtilités du langage humain,  
• L’informatique, pour coder et mettre en production des modèles,  
• La Data Science et le Machine Learning, pour entraîner les algorithmes qui feront fonctionner l’IA.

Le NLP Engineer est donc l’un des piliers de l’intelligence artificielle moderne, puisque sans lui, nous n’aurions pas d’assistants vocaux fiables, de chatbots efficaces, ou encore d’outils comme ChatGPT.

Qu’est-ce que le NLP (traitement automatique du langage) ?

Le traitement du langage naturel (souvent abrégé NLP, pour Natural Language Processing en anglais) est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à apprendre aux machines à comprendre et à produire du langage humain.

Concrètement, le NLP peut permettre à une IA de :

• Lire et analyser un texte  
• Générer des réponses cohérentes et adaptées à vos questions  
• Résumer un document automatiquement  
• Traduire un texte automatiquement  
• Et bien d’autres choses !

Pour imager cette discipline, dites-vous que le NLP joue pour l’IA le même rôle que la langue joue pour les humains : c’est un outil essentiel, qui lui permet de nous comprendre pour pouvoir ensuite interagir avec nous.

Quand intervient le NLP Engineer dans la construction d’une IA ?

Le NLP Engineer travaille principalement sur les projets IA qui touchent à du texte ou à de la voix. Il est alors l’un des premiers experts à intervenir, puisqu’il est chargé de poser leurs « fondations langagières ». Mais une fois celles-ci posées, il ne disparaît pas pour autant, et il est même souvent amené à travailler sur un projet jusqu’à son déploiement final.

NLP Engineer vs LLM Engineer vs ML Engineer : quelles différences ?

Si à première vue, ces trois métiers de l’IA peuvent sembler proches, leurs objectifs et domaines d’expertises sont néanmoins très différents :

• Le ML Engineer conçoit et déploie des modèles d’apprentissage automatique basés sur différents types de données (texte, image, données temporelles…), et prête une attention particulière à leurs performances, leur robustesse, et leurs options de mise en production.  
• Le NLP Engineer est un spécialiste des systèmes capables de comprendre ou de générer du langage humain. Pour cela, il utilise des techniques de vectorisation de texte (TF-IDF, embeddings), les réseaux récurrents (LSTM), ou encore des modèles pré-entraînés comme BERT.  
• Le LLM Engineer (Large Language Model Engineer) est un expert des grands modèles de langage (GPT, LLaMA, Mistral…). Il les ajuste grâce à plusieurs techniques (fine-tuning, RAG, prompt engineering) et les intègre dans des solutions complexes comme des assistants intelligents, des moteurs de recherche IA, ou encore des outils de génération automatique.

Pour résumer, tous les LLM Engineers sont NLP Engineers spécialisés, mais à l’inverse, tous les NLP Engineers ne sont pas forcément des LLM Engineers. Quant au ML Engineer, il peut travailler sur des sujets liés au langage comme sur des thématiques très éloignées (vision assistée, système de recommandations…).

Quelles sont les missions d’un NLP Engineer ?

L’ingénieur NLP peut presque être vu comme un architecte du langage, et à ce titre, son objectif est plutôt simple : transformer des phrases humaines parfois désordonnées en données structurées que les machines sauront exploiter, puis inversement, faire en sorte que ces mêmes machines puissent nous répondre de manière fluide et naturelle. En choisissant ce métier, au quotidien, vous serez ainsi amené à :

• Préparer les données textuelles pour transformer un texte brut en un matériau exploitable par les IA (nettoyage, suppression des mots vides, tokenisation, lemmatisation…).  
• Développer et entraîner des modèles NLP adaptés à chaque besoin (classification de texte pour filtrer des mails, analyse de sentiments pour comprendre les avis clients, traduction automatique…).  
• Optimiser et évaluer les performances des modèles.  
• Expérimenter avec les modèles les plus récents (BERT, GPT, LLaMA, Mistral…) et les frameworks de ML (Hugging Face, PyTorch, LangChain).  
• Collaborer avec les autres équipes (développeurs, Data Scientists, chefs de produit) pour intégrer les solutions NLP à des outils concrets (moteurs de recherche, chatbots, assistants vocaux, outils d’analyse de documents…).  
• Documenter et vulgariser vos avancées, pour que même les non-spécialistes (comme les décideurs de votre organisation) puissent comprendre et utiliser les résultats de votre travail.

Quelles compétences faut-il pour devenir NLP Engineer ?

Quels langages de programmation faut-il maîtriser en priorité ?

Sans surprise, Python, le langage roi de l’IA, est aussi le langage de programmation le plus utilisé en NLP. Simple, puissant et soutenu par un écosystème riche, il vous offre plusieurs bibliothèques incontournables. Grâce à Python, vous pourrez ainsi aborder de nombreux cas d’usage (classification de texte, entraînement de modèles, ou encore fine-tuning de LLM).

D’autres langages de programmation vous seront également utiles :

• SQL, indispensable pour pouvoir interroger et manipuler les bases de données textuelles facilement.  
• R, pour effectuer des analyses statistiques et des prototypages rapides.  
• Java ou C++ peuvent être utiles si vous devez mettre en production des applications nécessitant performance et scalabilité.

Enfin, notez que maîtriser Python vous sera indispensable si vous souhaitez devenir NLP Engineer, mais que montrer une ouverture à d’autres langages pourra faire la différence sur le marché de l’emploi.

Quelles sont les compétences techniques indispensables ?

Savoir coder, c’est bien, mais si vous voulez être un bon Ingénieur NLP, vous devrez également :

• Savoir prétraiter efficacement le langage et nettoyer un texte brut pour le rendre exploitable, notamment grâce à la tokenisation, la lemmatisation, la suppression des stop-words ou encore l’embeddings vectoriels.  
• Maîtriser le Machine Learning et le Deep Learning pour entraîner, optimiser et évaluer des modèles supervisés comme non supervisés.  
• Avoir de bonnes notions en mathématiques appliquées, notamment en statistiques, en probabilités et en algèbre linéaire.  
• Maîtriser les frameworks Python les plus utilisés en NLP (NLTK, SpaCy, TensorFlow, PyTorch ou encore Hugging Face Transformers).  
• Avoir des notions en MLOps, en APIs et en intégration pour pouvoir mettre en production vos modèles.

Comment prouver ses compétences aux recruteurs ?

Avoir un diplôme en informatique, en Data Science ou en IA sera un bon point de départ, mais cela sera rarement suffisant pour convaincre les recruteurs. Plus que de lire ou d’entendre ce que vous savez faire, ils veulent le voir, et pour cela, plusieurs solutions s’offrent à vous :

• Regroupez tous vos précédents projets de NLP dans un portfolio, et partagez-le via GitHub ou un site personnel.  
• Présentez un jeu de données que vous avez nettoyé, annoté et exploité avec un modèle NLP.  
• Mettez en avant les formations pratiques que vous avez suivies, les projets concrets que vous avez dû effectuer pour les valider, et les certifications qu’elles vous ont permis d’obtenir.

Quels cursus post-bac choisir pour l’ingénierie NLP ?

Plusieurs cursus accessibles aux bacheliers vous permettront d’étudier l’IA et de vous former à l’ingénierie NLP. Et peu importe celui que vous choisirez, retenez une chose : pour les métiers de l’IA de manière générale, la mise en pratique prime sur la théorie. Si possible, essayez donc de privilégier les formations qui vous permettront de pratiquer, d’expérimenter et de travailler sur vos propres projets de NLP avant même votre entrée sur le marché du travail.

Les écoles spécialisées en Data et IA

Si vous savez déjà que vous voulez travailler dans l’intelligence artificielle, autant ne pas perdre de temps et intégrer une école spécialisée dans l’IA dès l’obtention de votre bac. En nous rejoignant chez Jedha par exemple, vous pourrez profiter d’un cursus professionnalisant, axé sur la pratique, et pensé pour vous permettre d’acquérir une véritable expertise opérationnelle.

Deux de nos parcours pourront ainsi vous préparer au métier d’Ingénieur en traitement du langage :

• Notre bachelor Développeur IA, suivi de notre mastère Architecte IA. Cette option est idéale si vous souhaitez travailler sur la partie la plus technique du NLP (conception de modèles, optimisation, mise en production…).  
• Notre bachelor Data Analyst, suivi de notre mastère Data Scientist. Si ce parcours est plus orienté Data, il constitue un excellent tremplin vers le métier de vos rêves, puisque vos compétences en Data Science et en manipulation des données vous permettront d’être à l’aise en prétraitement, en vectorisation et en apprentissage supervisé, des disciplines indispensables en NLP.

Et on ne vous a pas tout dit : pour nous rejoindre, vous n’aurez même pas besoin de passer par Parcoursup ! Pour nous, ce qui compte, ce sont avant tout votre motivation et votre projet professionnel, et pour les évaluer au mieux, il nous tient à cœur d’étudier votre dossier individuellement plutôt que de le confier à un algorithme.

Les formations universitaires : licence Informatique ou MIAGE puis master en NLP

Si vous préférez un parcours académique plus classique, sachez que vous pourrez aussi étudier le NLP à l’université. Pour cela :

• Commencez par une Licence Informatique ou MIAGE, qui vous permettra d’acquérir de bonnes bases en programmation et en systèmes d’information.  
• Spécialisez-vous en rejoignant un master en IA, voire même un master en NLP. Si ces derniers sont rares, ils sont néanmoins proposés par certaines universités, le plus souvent sous l’intitulé de « Master Traitement Automatique des Langues (TAL/NLP) ».

Ces formations vous permettront de développer un socle théorique solide, mais gardez en tête que la pratique restera indispensable si vous souhaitez pouvoir être rapidement opérationnel en entreprise. Pour cela, il sera dans votre intérêt de suivre des formations pratiques complémentaires ou d’effectuer des stages pratiques pendant vos périodes de vacances.

Les formations en ligne

Vous pourrez également vous former au NLP en suivant les formations en ligne disponibles sur les plateformes comme Coursera. Celles-ci sont souvent proposées directement par des entreprises de l’IA, des instituts de formation, et même parfois par de grandes universités américaines.

Mais si ces formations s’avèrent très utiles pour acquérir les bases, elles souffrent de plusieurs limites :

• Elles ne sont pas forcément reconnues par les recruteurs, surtout si elles ne permettent pas l’obtention d’une certification ou ne sont soumises à aucun examen.  
• Elles sont utiles pour apprendre la théorie, mais pas vraiment pour la mettre en pratique.  
• Elles manquent souvent d’accompagnement individuel, puisqu’il peut être difficile d’échanger avec les équipes à l’origine de ces formations.

Comment se reconvertir vers le métier d’Ingénieur NLP ?

Vous voulez vous reconvertir dans l’IA pour devenir Ingénieur NLP ? Bonne nouvelle : vous êtes au bon endroit pour cela, puisque chez Jedha, nous vous proposons des bootcamps intensifs qui vous préparent à ce métier, et qui ont en plus été élus meilleurs bootcamps en Data Science de 2024 par Course Report :

• Commencez par notre bootcamp pour devenir Data Scientist (450 heures), où vous apprendrez à manipuler des données textuelles, à entraîner vos propres modèles de Machine Learning, et à utiliser les bibliothèques clés du NLP.  
• Si vous souhaitez vous spécialiser encore davantage, rejoignez ensuite notre bootcamp pour devenir Data Engineer (150 heures). Vous y découvrirez notamment comment scaler vos modèles NLP, les déployer en production et construire des pipelines robustes et automatisés avec des outils comme Docker ou Airflow.

Et nos formations étant pensées pour les personnes en reconversion, elles s’adaptent à vos contraintes ! Vous pourrez ainsi les suivre à temps plein ou à temps partiel, en ligne, mais aussi en présentiel sur nos campus répartis un peu partout en France (Paris, Lille, Lyon, Toulouse, Strasbourg…).

Envie d’en savoir plus ? Alors téléchargez sans attendre notre syllabus, et rejoignez-nous lors de notre prochaine Soirée Portes Ouvertes en ligne !

Comment trouver un emploi en tant que NLP Engineer ?

Comment trouver un stage de NLP Engineer ?

Pour compléter votre formation, vous devez ou voulez trouver un stage de NLP Engineer ? Plusieurs bonnes pratiques vous aideront à mettre toutes les chances de votre côté dans votre recherche :

• Constituez-vous un portfolio solide, avec au moins 2 à 3 projets NLP aboutis et variés (analyse de sentiments, chatbot, génération de texte…).  
• Soignez votre GitHub, car quand vous travaillez dans la tech, c’est souvent la première chose que regardera un recruteur.  
• Participez à des challenges en ligne comme ceux proposés sur Kaggle. Vous pourrez ainsi affûter vos compétences opérationnelles, voire même directement taper dans l’œil de certains recruteurs.  
• Commencez à construire votre réseau professionnel. Certes, vous n’êtes encore qu’étudiant, mais il n’est jamais trop tôt pour cela ! Échangez avec des professionnels lors d’évènements physiques ou virtuels, commencez à publier sur LinkedIn… L’important, c’est de montrer votre motivation et ce dont vous êtes déjà capable.  
• Effectuez des recherches ciblées sur des plateformes comme Welcome to the Jungle, Indeed, ou encore LinkedIn.  
• Tentez les candidatures spontanées si les entreprises qui vous intéressent le plus n’ont pas posté d’offres de stage. Elles prévoient peut-être d’en poster, et vous pourriez ainsi prendre les autres candidats de court !

Quelles plateformes d’emploi cibler pour devenir Ingénieur NLP ?

Pour trouver des offres d’emploi d’Ingénieur NLP, surveillez attentivement :

• LinkedIn, où vous pouvez par exemple définir des alertes pour des mots-clés comme « NLP  Engineer », « Ingénieur en traitement du langage », ou même « Data Scientist NLP ».  
• ChooseYourBoss, une plateforme réservée aux offres d’emploi dans l’informatique.  
• Welcome to the Jungle, qui a su convaincre de nombreuses entreprises de la tech et startups.  
• Foorilla, une plateforme qui regroupe de nombreuses offres dédiées aux techniciens informatiques, aux développeurs, ou encore aux hackers éthiques, notamment à l’étranger.  
• Indeed, qui reste un grand classique pour vos recherches d’emploi.

Et si vous choisissez de vous former chez Jedha, vous pourrez également bénéficier du soutien de notre équipe pédagogique, de notre réseau d’alumni et de nos entreprises partenaires pour trouver votre premier emploi en ingénierie NLP !

Quel est le salaire moyen d’un NLP Engineer ?

Si les salaires peuvent varier en fonction de votre expérience, le métier de NLP Engineer offre une rémunération plutôt attractive, surtout à l’étranger. Selon Glassdoor, vous pourrez ainsi espérer gagner :

• Entre 33 000 et 45 000 € brut par an en France, auxquels il faut ajouter une part variable d’environ 2 000 €.  
• Entre 52 000 et 66 000 € brut par an en Allemagne.  
• Entre 75 000 et 95 000 CHF brut par an en Suisse (80 000 à 101 000 €), auxquels il faut ajouter en moyenne 12 000 CHF de bonus (environ 13 000 €).  
• Entre 110 000 et 151 000 $ brut par an aux États-Unis (94 000 à 130 000 €), auxquels s’ajoutent en moyenne environ 31 000 $ de bonus (environ 26 000 €).

Si vous souhaitez vous expatrier, cette profession vous ouvrira donc des opportunités bien rémunérées à l’international. Et justement, ces salaires particulièrement attractifs sur les marchés les plus matures tendent à confirmer que le NLP Engineer exerce un métier d’avenir, qui risque d’être de plus en plus recherché ces prochaines années.

Conclusion : comment devenir Ingénieur en traitement du langage naturel ?

L’Ingénieur en traitement du langage naturel joue donc un rôle clé dans l’IA moderne, puisque c’est lui qui est chargé de concevoir des modèles capables de comprendre et de générer du langage humain. Et qui dit rôle clé, dit rémunération intéressante, surtout si vous choisissez de vous expatrier. En France, vous pourrez ainsi gagner entre 33 000 et 45 000 € brut par an, mais votre rémunération pourra dépasser les 100 000 € annuels dans les pays où le marché de l’IA est le plus développé !

Mais pour devenir Ingénieur NLP, vous devrez vous former. Et la meilleure solution pour cela reste de passer par un cursus professionnalisant comme ceux que nous vous proposons chez Jedha. Leur principal avantage ? Leur focus sur la pratique, qui vous permettra d’acquérir rapidement les compétences opérationnelles essentielles à l’exercice de ce métier, et donc de devenir un Ingénieur NLP compétitif, et prêt à saisir les meilleures opportunités du marché.

Questions fréquentes sur le métier de NLP Engineer

Qu'est-ce qu'un ingénieur en programmation linguistique ?

« Ingénieur en programmation linguistique » est tout simplement une autre expression pour désigner l’ingénieur NLP. Son rôle est donc le même : développer des modèles d’IA capables de comprendre et de générer du langage humain.

Quel niveau d’anglais faut-il pour travailler comme NLP Engineer ?

Un bon niveau d’anglais est indispensable pour travailler comme NLP Engineer, ne serait-ce que parce que la majorité des ressources techniques, des frameworks et des documentations sont en anglais. S’il n’est pas forcément demandé d’être bilingue pour exercer ce métier, vous devrez donc tout de même être à l’aise.

Les choses se corsent si vous souhaitez vous expatrier, ou travailler sur des projets NLP impliquant d’autres langues que le français. Comme le NLP intègre une forte dimension linguistique, un bon niveau d’anglais, et parfois même d’autres langues, sera ainsi souvent requis pour pouvoir exploiter pleinement les ressources disponibles.

Le métier de NLP Engineer est-il compatible avec le télétravail ou le freelancing ?

Comme la plupart des métiers tech, le métier de NLP Engineer se prête très bien au télétravail, et même au freelancing. Si vous choisissez de travailler à votre compte, sachez d’ailleurs que le TJM moyen de ce professionnel est plutôt élevé, puisqu’il est en moyenne de 700 € selon la plateforme Malt.