En combinant l’ingénierie logicielle et l’analyse de données, les ingénieurs en apprentissage automatique permettent aux machines d’apprendre sans avoir besoin de programmation supplémentaire

En tant qu’ingénieur en apprentissage automatique, travaillant dans cette branche de l’intelligence artificielle, vous serez responsable de la création de programmes et d’algorithmes permettant aux machines d’effectuer des actions sans être dirigées. Un exemple de système que vous pouvez produire est une voiture autonome ou un fil d’actualité personnalisé.

Une caractéristique clé de ce travail est que vous offrez aux ordinateurs la possibilité d’apprendre automatiquement et de s’améliorer à partir de l’expérience, sans être programmés.

Il peut y avoir des croisements avec d’autres disciplines, notamment :

• statistiques de calcul
• optimisation mathématique
• exploration de données
• l’analyse exploratoire des données
• analyses prédictives.

Responsabilités

En tant qu’ingénieur en apprentissage automatique, vous devrez :

• comprendre et utiliser les principes fondamentaux de l’informatique, y compris les structures de données, les algorithmes, la calculabilité et la complexité et l’architecture informatique
• utiliser des compétences mathématiques exceptionnelles, afin d’effectuer des calculs et de travailler avec les algorithmes impliqués dans ce type de programmation
• produire des résultats de projet et isoler les problèmes qui doivent être résolus, afin de rendre les programmes plus efficaces
• collaborer avec des ingénieurs de données pour créer des pipelines de données et de modèles
• gérer l’infrastructure et les pipelines de données nécessaires pour mettre le code en production
• démontrer une compréhension de bout en bout des applications (y compris, mais sans s’y limiter, les algorithmes d’apprentissage automatique) en cours de création
• créer des algorithmes basés sur des procédures de modélisation statistique et créer et maintenir des solutions d’apprentissage automatique évolutives en production
• utiliser la modélisation des données et la stratégie d’évaluation pour trouver des modèles et prédire des instances invisibles
• appliquer des algorithmes et des bibliothèques d’apprentissage automatique
• diriger l’ingénierie logicielle et la conception de logiciels
• communiquer et expliquer des processus complexes à des personnes qui ne sont pas des experts en programmation
• assurer la liaison avec les parties prenantes pour analyser les problèmes commerciaux, clarifier les exigences et définir la portée de la résolution nécessaire
• analyser des ensembles de données volumineux et complexes pour extraire des informations et décider de la technique appropriée
• rechercher et mettre en œuvre les meilleures pratiques pour améliorer l’infrastructure d’apprentissage automatique existante
• fournir un soutien aux ingénieurs et aux chefs de produit dans la mise en œuvre de l’apprentissage automatique dans le produit.

Heures d’ouverture

Les heures de travail sont généralement de 9h à 17h, du lundi au vendredi. Vous devrez peut-être travailler des heures supplémentaires ou le week-end selon le projet sur lequel vous travaillez. Il peut y avoir une certaine flexibilité avec votre employeur en ce qui concerne les congés. Les options de vacances varient mais sont généralement généreuses.

Le travail à contrat sur des projets est possible, qui peut être à temps partiel ou à la pige. Il peut y avoir une possibilité de travailler à distance.

À quoi s’attendre

• Vous travaillerez avec des systèmes complexes, ce qui vous obligera à faire preuve d’un haut niveau de concentration et d’attention aux détails.
• Le travail sera effectué sur ordinateur pendant de longues périodes, des pauses régulières sont donc nécessaires.
• Le code vestimentaire et la culture du bureau varieront selon le type d’organisation pour laquelle vous travaillez. Cependant, de nombreux employeurs autorisent les tenues décontractées et proposent des événements sociaux réguliers.
• Les postes sont généralement basés dans le bureau, bien qu’il soit possible de travailler à distance dans certaines organisations.
• Il existe de nombreuses opportunités d’emploi dans ce secteur en développement, il y a donc un bon niveau de sécurité d’emploi.

Qualifications

La plupart des employeurs recherchent une maîtrise ou un doctorat dans une discipline pertinente.

L’apprentissage automatique étant un domaine relativement nouveau, il n’y a pas encore beaucoup de cours axés uniquement sur le sujet. Pour cette raison, une qualification dans un domaine connexe tel que l’informatique, les statistiques, le génie électrique, les mathématiques ou les sciences physiques est largement acceptée comme un diplôme de premier cycle, avant de passer à un cours plus spécialisé.

De même, une maîtrise dans une matière qui intègre l’apprentissage automatique est largement acceptée, ainsi qu’une expérience pertinente dans le domaine.

Une expérience en programmation informatique est indispensable, la plupart des employeurs s’attendant à ce que les candidats connaissent Java, Python et C++. Beaucoup demandent également une expérience de l’industrie en programmation informatique.

Il est possible d’accéder à la profession sans diplôme, à condition d’avoir les compétences nécessaires et de suivre une formation pertinente. Si vous avez de l’expérience en analyse de données ou statistique, vous pouvez suivre un cours sur l’ingénierie du machine learning avec Udacity .

Si vous souhaitez étudier pour devenir ingénieur en apprentissage automatique et que vous avez un diplôme de premier cycle pertinent, recherchez des cours de troisième cycle en apprentissage automatique .

Compétences

Vous devrez être capable de démontrer :

• compétences mathématiques exceptionnelles, afin d’effectuer des calculs et de travailler avec des algorithmes
• Excellentes compétences de communication écrite et verbale
• la capacité d’expliquer des processus complexes à des personnes qui ne sont pas des experts en programmation
• fortes capacités d’analyse
• grande attention aux détails
• innovation et créativité
• la capacité de travailler avec des ensembles de données volumineux et complexes.

Dans certains postes, selon l’ancienneté, vous devrez peut-être également démontrer les éléments suivants :

• leadership et gestion d’équipes et de projets
• connaissance détaillée des métriques d’évaluation de l’apprentissage automatique et des meilleures pratiques
• solides compétences en codage Python
• expérience d’un langage typé (tel que C++ et Java)
• Compétences Linux SysAdmin
• messagerie (y compris, Kafka, RabbitMQ, ZeroMQ)
• outils de systèmes distribués (tels que, Etcd, zookeeper, consul)
• compétence avec l’infrastructure en tant que code (Terraform, Cloudformation et similaire)
• un portfolio de votre expérience passée (incluez tous les blogs, discussions, contributions à Open Source, Kaggle).

L’expérience professionnelle

Entreprendre un stage ou un placement pendant votre diplôme vous donnera un avantage. Cependant, prendre l’initiative d’acquérir les compétences de codage et de programmation requises à un niveau personnel sera également utile pour votre candidature.

Cherchez une opportunité de placement ou de stage à compléter pendant votre diplôme, si vous le pouvez. Cependant, comme le rôle est relativement nouveau, il y a plus de flexibilité à ce sujet. Dans de nombreux cas, acquérir une expérience étroitement liée et les qualifications nécessaires suffiront.

Renseignez-vous sur les différents types d’ expériences de travail et de stages qui sont disponibles.

Employeurs

Il existe une demande d’ingénieurs en apprentissage automatique dans divers secteurs. Par exemple, vous pourriez travailler pour une grande entreprise technologique, dans le domaine médical, une société d’ingénierie ou dans le domaine de la sécurité Internet.

Bien qu’une carrière dans l’ingénierie de l’apprentissage automatique soit relativement nouvelle, elle s’avère populaire et les ingénieurs sont très demandés. Il y a des possibilités presque illimitées avec cette technologie, donc des opportunités d’emploi sont possibles dans de nombreux domaines.

Les principaux acteurs sont les grandes organisations dotées de systèmes informatiques bien développés, décrochant de gros contrats. Ils gèrent souvent leurs propres programmes d’études supérieures.

Il existe un nombre croissant d’opportunités de travailler en freelance ou sur une base contractuelle dans cette industrie.

Développement professionnel

La mise à jour continue de vos compétences et de vos connaissances est une exigence dans l’ensemble de l’industrie informatique et peut se faire par :

• cours de formation internes – plus typiques dans les grandes organisations
• cours d’application, de langue ou de système d’exploitation spécifiques
• études privées
• des qualifications supplémentaires liées au poste ou visant à améliorer d’autres compétences

Les perspectives de carrière

Si vous avez étudié cette discipline, vos compétences seront très demandées dans divers secteurs.

Il existe des opportunités pour les nouveaux diplômés dans le domaine. Passer à un niveau supérieur implique souvent de gérer une équipe. Les grandes entreprises technologiques multinationales peuvent offrir les meilleures perspectives de progression de carrière et les salaires les plus élevés.

Des opportunités de travail indépendant et à distance sont disponibles et, comme le niveau de concurrence est actuellement faible, certains diplômés créent leur propre entreprise.

S’assurer que vos compétences en ingénierie d’apprentissage automatique sont excellentes est le meilleur moyen de vous démarquer et de réussir dans cette carrière.