Comment devenir Machine Learning Engineer ?
Pour devenir Machine Learning Engineer et programmer des modèles d’intelligence artificielle, il est nécessaire d’avoir des compétences informatiques et mathématiques importantes. Il est recommandé d’obtenir un diplôme en Data Marketing ou en Big Data, comme notre MBA Big Data.
Les objectifs de Machine Learning Engineer :
Le Machine Learning Engineer a pour mission de programmer des modèles d’intelligence artificielle et de les « industrialiser ». Ainsi, il/elle doit comprendre et transformer les modèles prototypes de data sciences en modèle Machine Learning. Il/Elle peut aussi créer de nouveaux modèles.
L’ingénieur en Machine Learning doit assurer le bon fonctionnement et utilisation des modèles ML, et gérer les cycles de vie du modèle de Machine Learning.
Capacités techniques et informatiques
L’ingénieur en Machine Learning doit comprendre et maîtriser les structures Data, simples et avancées. Il/Elle doit avoir des compétences importantes en probabilité, statistiques, ainsi qu’en algorithmie.
Il lui sera demander d’avoir des connaissances parfaites des Python, Java et R, mais aussi en Machine Learning framework (Keras, Pytorch).
Le Machine Learning Engineer doit avoir l’esprit d’équipe et un excellent sens de la communication, autant écrite que verbale. Pour assurer ses missions, il/elle lui faudra être particulièrement organisé et méticuleux.
Où exercer ce métier ?
Il/Elle peut travailler en Agence digitale et en Agence Media, comme chez des éditeurs de logiciel ou en entreprises. On peut le retrouver dans tous les domaines : distribution, logistique, média, événementiel, pharmacie, etc. L’Ingénier Machine Learning peut aussi travailler en free lance.
Perspectives d’évolution
Le Machine Learning Engineer possède de nombreuses possibilités d’évolution, notamment en tant Chef de Projet Data ou encore Chef de projet Machine Learning. Il/elle peut tout aussi bien évoluer vers des postes « seniors » tels que Responsable de pôle Data ou Chief Data Officer.
