La donnée occupe désormais une place importante dans le processus de gestion et de développement de toute entreprise. Elle est utilisée pour optimiser la prise de décision. Dans certains cas, elle est exploitée pour mettre en place des systèmes automatiques. On parle alors du Machine Learning. Néanmoins, le recours à ce procédé requiert l’intervention de professionnels. Certaines entreprises veulent aller plus loin et embauche des Machine Learning Engineers. En quoi consiste son métier ? Découvrez ici la réponse à vos interrogations.

Que savoir sur le métier de machine learning engineer ?

Avant toute chose, il convient de noter que le Machine Learning ou l’apprentissage machine (ML) est un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle (IA). Il constitue un champ d’études qui se sert des différentes approches statistiques et mathématiques pour concevoir des modèles analytiques. Ces derniers permettent aux machines de s’adapter continuellement et d’apprendre à partir des informations qu’elles reçoivent. Ainsi, le Machine Learning Engineer ou ingénieur en ML est un spécialiste de ce domaine de l’IA et est appelé à travailler avec un très grand volume de données. Celui-ci doit concevoir des logiciels et des algorithmes qui permettent aux machines de réaliser des tâches complexes sans être programmées à cet effet.

Compte tenu des compétences requises, le ML engineer doit suivre une formation adaptée. Pour en savoir plus sur la formation du data scientist et du data engineer, n’hésitez pas à vous renseigner auprès d’établissements spécialisés comme Jedha Bootcamp. En général, un apprentissage spécialisé est suffisant pour acquérir les bases. Toutefois, un master ou un doctorat en informatique ou en mathématiques peuvent être un atout. Il faut ajouter que ce métier concerne la majorité des secteurs : la santé, la finance, l’économie, l’éducation, etc.

machine learning

Quelles sont les compétences d’un Machine Learning Engineer ?

L’ingénierie en apprentissage machine requiert d’importantes compétences techniques. Tout d’abord, ce professionnel doit maîtriser les bases de l’informatique avec des connaissances avancées en programmation puisqu’il est appelé à exécuter de grandes tâches de développement web. Cela étant, il doit avoir une maîtrise parfaite des langages de programmation comme Python, Java, etc. Le Machine Learning Engineer doit également maîtriser les principales applications Cloud. Pour écrire plus facilement les codes complexes, il doit connaître les principales librairies de Data Science. Des compétences dans la création d’algorithmes, une compréhension de la structure des données et des bases, et une maîtrise parfaite de l’outil SQL sont également des éléments indispensables pour exercer ce métier.

Par ailleurs, ce spécialiste de l’apprentissage machine doit avoir des connaissances exceptionnelles en mathématiques. Pour une meilleure gestion des données, il doit avoir des compétences en statistiques, en algèbre, en probabilités, etc. Il doit aussi être doué pour la collecte de données. Des compétences en communication et en vulgarisation joueront un rôle important dans l’exercice de cette fonction. L’ingénieur en Machine Learning doit pouvoir communiquer ses résultats et les expliquer à ses collaborateurs non programmeurs.

Quelle est la fonction d’un ML engineer au sein d’une entreprise ?

Comme mentionné plus haut, l’ingénieur en ML est chargé de créer des programmes pour automatiser les processus prédictifs, en réponse à un problème de modélisation complexe. Plus précisément, il doit identifier l’algorithme idéal à développer parmi tant de possibilités pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise. Il construit ensuite le logiciel et le teste avant de le mettre à disposition. Ce professionnel est aussi responsable de la mise en place et de la maintenance de l’infrastructure analytique, centre du processus de gestion des données.

Une autre de ses missions consiste en la mise en production. Cela relève du déploiement d’un algorithme sur un produit Tech (bien souvent une application web ou mobile) pour faire profiter tout le monde, clients, collaborateurs, des résultats de ce modèle. Un exemple ? Lancer une application de détection d’objets sur des images.

En somme, le ML Engineer a des fonctions très larges au sein du département Data, étant donné qu’il maîtrise souvent le pipeline Data dans son ensemble, de la collecte de la donnée jusqu’au déploiement d’algorithme poussé de Machine Learning ou Deep Learning.