| Niveau d’études : | Bac +5 |
| Bac conseillé : | Scientifique ou Sciences économiques et sociales |
| Employabilité : | Bonne |
| Salaire débutant : | 3 750 € |
| Salaire confirmé : | 6 250 € |
| Mobilité : | Très bonne |
| Code ROME : | M1805, Études et développement informatique |
| Code FAP : | M2790 |
| NB : les métiers de la cybersécurité sont récents. L’estimation du salaire se base sur peu de données. Le salaire peut être parfois surévalué ou sous-évalué. Nous affinerons sa pertinence lors de la prochaine édition du Guide des Métiers de la cybersécurité. | |
- Métier
- Missions
- Compétences
- Qualités
- Niveau d’étude nécessaire
- Quelle formation ?
- Salaire
- Faire un choix de carrière
- Dans quel secteur travailler ?
- Les entreprises qui recrutent
- Rattachement hiérarchique
- Devenir développeur big data freelance
- Travailler a l’étranger
- Evolution de carrière
- Avantages et inconvénients
- Devenir Ingénieur en machine learning
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L’Ingénieur en machine learning utilise des techniques d’apprentissage automatique pour développer des modèles capables d’analyser de grandes quantités de données, d’identifier des patterns et, sur cette base, de faire des prédictions ou de prendre des décisions automatisées. En d’autres termes, son rôle est de créer des systèmes qui permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de réagir sans être explicitement programmés pour chaque tâche spécifique.
En travaillant sur l’un des volets de l’intelligence artificielle, l’Ingénieur en machine learning est donc capable d’améliorer et de moderniser les performances d’une machine. Son intervention pourra, par exemple, servir à améliorer une voiture autonome, un agent chatbot ou un système de reconnaissance des images. Les applications possibles sont extrêmement variées.
Le machine learning, c’est quoi ?
Le machine learning (ou apprentissage automatique en français) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d’algorithmes et de modèles permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir de données. Plutôt que d’être explicitement programmés pour effectuer une tâche spécifique, les systèmes de machine learning utilisent des techniques statistiques et mathématiques pour analyser des ensembles de données, identifier des patterns et faire des prédictions ou des décisions basées sur ces informations. Cette capacité à apprendre et à s’améliorer de manière autonome rend le machine learning particulièrement puissant pour des applications variées, telles que la reconnaissance vocale, la détection de fraudes, les recommandations de produits, et bien d’autres domaines où les données jouent un rôle crucial.
Missions
Les missions d’un Ingénieur en machine learning peuvent varier en fonction de l’industrie, de l’entreprise et des projets spécifiques sur lesquels il travaille. Voici les principales missions qui peuvent lui être confiées :
- Compréhension des problématiques métiers
- Collaborer avec les parties prenantes pour comprendre les besoins métiers et les problèmes spécifiques à résoudre par des solutions de machine learning ;
- Traduire les exigences métiers en problèmes techniques de machine learning.
- Collecte et préparation des données
- Collecter des données pertinentes à partir de différentes sources (bases de données internes, API externes, etc.) ;
- Effectuer des tâches d’ETL (Extraction, Transformation, Chargement) pour préparer les données ;
- Nettoyer les données et traiter les valeurs manquantes ou aberrantes ;
- Réaliser des analyses exploratoires des données (EDA) pour comprendre leur structure et leurs caractéristiques.
- Développement de modèles de machine learning
- Sélectionner et mettre en œuvre des algorithmes de machine learning adaptés (régression, classification, clustering, réseaux de neurones, etc.) ;
- Effectuer l’ingénierie des caractéristiques (feature engineering) pour améliorer les performances des modèles ;
- Entraîner et optimiser les modèles de machine learning en utilisant des techniques de validation croisée et de tuning d’hyperparamètres, entre autres.
- Évaluation et validation des modèles
- Évaluer les performances des modèles à l’aide de métriques appropriées (précision, rappel, F1-score, AUC-ROC, …) ;
- Comparer différents modèles et techniques pour sélectionner les meilleures solutions.
- Assurer la robustesse et la généralisation des modèles sur des ensembles de données de test.
- Mise en production des modèles
- Déployer les modèles de machine learning dans des environnements de production ;
- Collaborer avec les équipes de développement logiciel pour intégrer les modèles dans les applications existantes ;
- Mettre en place des pipelines de déploiement continu (CI/CD) pour automatiser le déploiement des modèles.
- Surveillance et maintenance des modèles
- Surveiller les performances des modèles en production pour détecter et corriger les dégradations ;
- Mettre à jour les modèles avec de nouvelles données ou ajuster les hyperparamètres pour maintenir leur performance ;
- Gérer la version des modèles et assurer la reproductibilité des résultats.
- Documentation et communication
- Documenter les processus, les modèles et les résultats de manière claire et détaillée ;
- Communiquer les résultats et les insights des modèles aux parties prenantes de manière compréhensible ;
- Participer à des réunions de projet, des revues de code et des discussions techniques.
- Recherche et Innovation
- Se tenir informé des dernières avancées en machine learning et en intelligence artificielle ;
- Expérimenter de nouvelles techniques et approches pour améliorer les solutions existantes ;
- Participer à des conférences, ateliers et formations pour continuer à se développer professionnellement.
Pour tout problème lié à l'envoi de ce formulaire, écrivez à contact@guardia.school ou appelez le 04 28 29 58 49
Les responsabilités de l’Ingénieur en machine learning
L’Ingénieur en machine learning a des responsabilités particulières en matière de conformité et d’éthique. Il doit en effet assurer le respect des réglementations et des politiques de confidentialité des données, mais aussi évaluer les implications éthiques des modèles de machine learning et s’assurer qu’ils sont utilisés de manière responsable.
Compétences
Voici les principaux points d’attention que doit prendre en considération un futur Ingénieur en machine learning lors de sa formation.
Sur le plan des compétences techniques, il faudra accorder une importance particulière aux domaines suivants :
- Mathématiques et Statistiques :
- Algèbre linéaire
- Calcul différentiel et intégral
- Probabilités et statistiques
- Théorie de l’optimisation
- Programmation :
- Langages de programmation : Python (souvent le plus utilisé), R, Java, C++
- Bibliothèques et frameworks : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, NumPy, pandas
- Connaissance des Algorithmes de Machine Learning :
- Apprentissage supervisé (régression, classification)
- Apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimensionnalité)
- Apprentissage par renforcement
- Réseaux de neurones et deep learning
- Manipulation et Préparation de Données :
- Extraction, transformation et chargement (ETL)
- Nettoyage de données
- Traitement des données manquantes
- Ingénierie des caractéristiques
- Bases de Données et Gestion des Données :
- SQL
- NoSQL (MongoDB, Cassandra)
- Big Data (Hadoop, Spark)
- Visualisation des Données :
- Outils de visualisation : Matplotlib, Seaborn, Tableau, Power BI
- Capacité à interpréter et à présenter des résultats de manière compréhensible
En matière de compétences non techniques, les attentes se concentrent sur les points suivants :
- Résolution de Problèmes :
- Capacité à identifier et à définir des problèmes complexes
- Pensée analytique pour développer des solutions basées sur les données
- Compétences en Communication :
- Communication claire des concepts techniques à des publics non techniques
- Collaboration avec des équipes interdisciplinaires (développeurs, data scientists, chefs de projet)
- Gestion de Projet :
- Planification et gestion des projets de machine learning
- Capacité à travailler dans des environnements Agile/Scrum
Par ailleurs, pour briller à son poste, un Ingénieur en machine learning a tout intérêt à développer une expertise dans un domaine spécifique : la finance, la santé ou le marketing, par exemple. Bien comprendre le cycle de vie du développement de produits et de la mise en production des modèles de machine learning peut aussi être un atout majeur.
Qualités
L’Ingénieur doit avoir de très bonnes dispositions pour le travail en équipe et la collaboration interdisciplinaire. Au cours de ses projets, il est en effet amener à se rapprocher de Data scientists, de Data analysts, d’Ingénieurs logiciels et d’autres experts techniques ou gestionnaires de projet.Il doit également faire preuve d’un très grand sens de l’organisation, d’un esprit critique et analytique aiguisé, sans oublier une curiosité soutenue pour répondre comme il se doit aux exigences d’apprentissage continu. À ce type de poste, il est en effet essentiel de se tenir au fait des dernières recherches et développements dans le domaine. Il s’agit aussi d’avoir la volonté et la capacité de se familiariser avec de nouvelles techniques et de nouveaux outils rapidement.
Niveau d’études nécessaire
Comme pour la très grande majorité des postes d’Ingénieur, le Bac +5 est le minimum requis pour devenir Ingénieur en machine learning. Le parcours conseillé est le suivant :
- Éducation Secondaire : Un Baccalauréat en sciences avec un fort accent sur les mathématiques, l’informatique, la physique ou l’ingénierie constitue une base solide pour débuter dans ce domaine.
- Licence (Bachelor) : Obtenir une licence en informatique, génie logiciel, science des données ou mathématiques appliquées avec une forte composante en innovation et intelligence artificielle (IA) est un passage obligé.
- Master : Poursuivre un master spécialisé où seront traitées les questions de traitement de données massives, d’algorithmes de machine learning, de bases de données distribuées, de technologies big data (comme Hadoop et Spark) et d’IA est fortement recommandé.
- Doctorat (Optionnel) : Un doctorat en informatique, en science des données, en statistiques ou dans un domaine connexe peut être particulièrement avantageux pour ceux qui visent des rôles de recherche avancée, académiques, ou des postes de leadership technique dans des entreprises à la pointe de l’innovation.
Quelle formation choisir ?
Il n’est pas possible d’aborder le métier d’Ingénieur en machine learning sans travailler de manière tout aussi approfondie :
- sur la dimension technique du sujet ;
- et sur les capacités de pédagogie et de communication qui permettront d’assurer avec succès les missions.
Dans sa formation, la Guardia School a justement décidé d’accorder une même importance aux composantes technologiques et aux compétences comportementales. De cette manière, l’établissement entend préparer des professionnels parfaitement opérationnels, capables de mobiliser des connaissances techniques solides sans être bloqués par des aspects plus classiques ayant trait à la collaboration entre équipes ou à la gestion de projets.
Pour se préparer au métier d’Ingénieur ML, les apprenants peuvent donc envisager de suivre le cursus en deux temps de la Guardia School :
- un Bachelor (titre RNCP niveau 6) essentiellement axé sur les bases de l’informatique, le code, le script, le développement et les langages informatiques, sans oublier des piliers construits autour des capacités comportementales ;
- un Master débouchant sur un titre MSc d’expert (titre RNCP niveau 7), qui pousse plus loin la maîtrise des outils de communication et la compréhension des terrains d’innovation technologique, notamment l’IA.
Dans quel secteur travailler ?
Un Ingénieur en machine learning peut travailler dans une multitude de secteurs – dans tous ceux pouvant tirer parti de l’apprentissage autonome des machines. Voici les principaux domaines sur lesquels devrait se concentrer une recherche d’emploi pour la rendre aussi efficace que possible, ainsi que les sujets sur lesquels le machine learning peut se révéler un atout :
- Technologie et Internet
- Entreprises technologiques : Développement d’algorithmes de recommandation, de systèmes de publicité en ligne, d’assistants virtuels, … ;
- Startups et entreprises innovantes : Conception de produits basés sur l’IA et le machine learning.
- Santé et Biotechnologie
- Analyse de données médicales : Diagnostic et prédiction des maladies, personnalisation des traitements, analyse des images médicales ;
- Recherche pharmaceutique : Découverte de nouveaux médicaments, optimisation des essais cliniques.
- Finance et Assurances
- Banques et institutions financières : Détection de fraudes, évaluation du risque de crédit, trading algorithmique ;
- Compagnies d’assurance : Analyse prédictive pour l’évaluation des risques et la personnalisation des polices d’assurance.
- Commerce et Marketing
- E-commerce : Systèmes de recommandation, analyse du comportement des consommateurs, optimisation des prix ;
- Marketing : Analyse des sentiments sur les réseaux sociaux, segmentation de la clientèle, campagnes publicitaires ciblées.
- Transports et Logistique
- Industrie automobile : Développement de véhicules autonomes, optimisation des systèmes de transport ;
- Gestion de la chaîne d’approvisionnement : Prévision de la demande, optimisation des itinéraires de livraison.
- Énergie et Environnement
- Énergie : Prévision de la demande énergétique, optimisation des réseaux électriques, gestion des ressources renouvelables ;
- Environnement : Analyse des données climatiques, modélisation des changements environnementaux, gestion des ressources naturelles.
- Industrie et Fabrication
- Manufacturing : Maintenance prédictive des équipements, optimisation des processus de production, contrôle de la qualité ;
- Industrie 4.0 : Intégration de l’IA pour créer des usines intelligentes et connectées.
- Secteur Public et Gouvernemental
- Sécurité publique : Analyse prédictive pour la prévention du crime, surveillance et sécurité ;
- Politique publique : Analyse de l’impact des politiques, gestion des services publics.
- Divertissement et Médias
- Streaming : Personnalisation des recommandations de contenu, analyse des tendances ;
- Jeux vidéo : Intelligence artificielle pour les jeux, analyse du comportement des joueurs.
- Éducation et Recherche
- Éducation : Systèmes d’apprentissage personnalisés, analyse de la performance des étudiants ;
- Recherche académique et industrielle : Innovation et développement de nouvelles techniques de machine learning.
Les entreprises qui recrutent des Ingénieurs en machine learning
Parmi les structures recrutant des Ingénieurs en machine learning de manière active, on peut citer :
- le Centre de l’énergie atomique (CEA) ;
- le CNRS ;
- le Groupe Air France – KLM ;
- l’entreprise de robotique Enchanted Tools ;
- Legrand ;
- ou encore SAFRAN.
Les offres sont publiées régulièrement sur toutes les pages de référence du recrutement :
- Indeed.com ;
- Apec.fr ;
- LinkedIn ;
- HelloWork.com ;
- OptionCarriere.com ;
- GamingJobs ;
- le site de l’Association française du jeu vidéo (AFJV) ;
- ou encore Cyberjobs.fr, parmi de nombreuses autres pages.
Salaire
En début de carrière, un Ingénieur spécialisé en machine learning peut négocier un salaire légèrement supérieur à 3 750 euros brut par mois. À partir de trois ans d’expérience, il devient possible de se rapprocher de 4 500 euros brut par mois. Pour les profils senior, on peut espérer toucher autour de 6 250 euros.
Il reste néanmoins possible de dépasser ces chiffres représentant une moyenne en faisant valoir une expertise technique forte (la maîtrise d’un outil rare, par exemple) ou des expériences significatives su des projets d’envergure. De même, l’identité de l’employeur – à savoir la taille de l’entreprise et son secteur d’activité – pourront être déterminants pour négocier une rémunération plus élevés que la moyenne.
Evolution de carrière
Compte tenu de sa spécialisation dans un sous-domaine de l’Intelligence Artificielle, l’Ingénieur en machine learning a la possibilité d’élargir son horizon en se positionnant sur d’autres sujets liés à l’IA. Ce type de reconversion suppose généralement :
- d’avoir suivi des formations complémentaires sur des outils ou des processus techniques ;
- ou d’avoir touché à ce sujet à travers des projets de machine learning.
Une reconversion peut notamment porter vers un poste de Data scientist. Il s’agira principalement de développer des modèles prédictifs et de faciliter la prise de décision en concevant des algorithmes adaptés, en s’appuyant sur le big data.
Dans un cadre très similaire, il sera possible de devenir Data analyst, en raison des affinités déjà existantes avec le big data.
Si l’objectif est de rester centré sur ses thématiques d’origine, on pourra envisager les bifurcations suivantes :
- Pour une spécialisation technique
- Senior Machine Learning Engineer : Avec l’expérience, un Ingénieur en machine learning peut devenir un expert technique, travaillant sur des projets plus complexes et de plus grande envergure.
- Research Scientist : Ceux qui s’intéressent à la recherche peuvent se concentrer sur l’innovation et le développement de nouvelles techniques et algorithmes de machine learning.
- AI/ML Architect : Conception et architecture de systèmes d’Intelligence Artificielle et de machine learning à grande échelle, intégrant diverses technologies et solutions.
- Leadership technique
- Lead Machine Learning Engineer : Supervision d’une équipe d’ingénieurs en machine learning, guidant les projets et assurant la qualité des solutions développées.
- Principal Machine Learning Engineer : Un rôle de leadership technique avancé, souvent impliqué dans la définition de la stratégie technologique et l’orientation de la recherche et du développement.
- Gestion de projet et de produit
- Machine Learning Project Manager : Gestion de projets de machine learning, coordination des équipes, des ressources et des délais pour assurer la réussite des initiatives.
- Product Manager, AI/ML : Gestion de produits basés sur l’intelligence artificielle et le machine learning, définition de la vision du produit, des fonctionnalités et des stratégies de marché.
- Rôles de direction
- Director of Machine Learning : Supervision des équipes et des projets de machine learning à l’échelle de l’entreprise, définition des priorités et des objectifs stratégiques.
- Chief AI Officer : Responsable de l’orientation stratégique de toutes les initiatives d’intelligence artificielle de l’entreprise, souvent membre de la haute direction.
On peut également envisager de se lancer dans l’aventure d’indépendant en fournissant à diverses entreprises des services de consulting et de conseil pour implémenter des solutions de machine learning et résoudre des problèmes complexes.
Les avantages et inconvénients
Comme pour tout métier, celui d’ingénieur en machine learning présente à la fois des avantages et des inconvénients. Parmi les avantages, on note une demande croissante pour ce profil, due à l’essor des technologies d’intelligence artificielle et de big data. Les missions proposées sont souvent stimulantes et variées, ce qui ajoute un attrait supplémentaire à la profession. De plus, les Ingénieurs en machine learning bénéficient généralement de salaires attractifs et ont la possibilité de travailler dans divers secteurs d’activité, allant de la finance à la santé, en passant par la technologie et le commerce. L’environnement de travail est souvent international, ce qui offre des opportunités de collaboration et de développement global. Cependant, ce métier comporte également des défis.
Ces points encourageants sont inséparables de certains défis. Les ingénieurs doivent maîtriser des techniques complexes et faire preuve d’une grande capacité d’adaptation face aux évolutions rapides du secteur. La gestion du stress est aussi un aspect crucial, en raison des délais souvent serrés et des exigences élevées des projets.
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Les missions d'un Ingénieur en machine learning incluent : Comprendre les besoins métiers et traduire en problèmes techniques. Collecter et préparer les données. Développer, entraîner et optimiser les modèles de machine learning. Évaluer et valider les modèles. Déployer les modèles en production. Surveiller et maintenir les modèles. Documenter les processus et communiquer les résultats. Se tenir informé des avancées et innover dans le domaine.
En début de carrière, un Ingénieur en machine learning gagne environ 3 750 euros brut par mois. Avec trois ans d'expérience, le salaire peut atteindre 4 500 euros, et pour les profils seniors, environ 6 250 euros. Les salaires peuvent être plus élevés avec une expertise technique forte ou des projets d'envergure, ainsi que selon la taille et le secteur de l'entreprise.
Pour devenir Ingénieur en machine learning, un Bac +5 est requis.
Il est conseillé de suivre un programme dans le domaine du Bac Scientifique ou en Sciences économiques et sociales pour devenir Ingénieur en machine learning
Guardia Cybersecurity School offre un programme de Bachelor de trois ans (niveau 6 du RNCP) comprenant huit modules couvrant les fondamentaux de la cybersécurité et de la gestion des systèmes d'information. En complément, l'école propose un programme MSc en expert en cybersécurité (niveau 7 du RNCP), qui répond de manière exhaustive aux exigences en matière de cybersécurité pour les entreprises et les institutions.
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