Comment devenir ingénieur en apprentissage automatique en 2026

L'apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui vise à imiter la manière dont les humains apprennent en exploitant des données et des algorithmes. L'objectif principal de l'apprentissage automatique est d'identifier des modèles dans les données.

Il est largement admis que l'IA continuera à transformer le monde des affaires tel que nous le connaissons, et cette révolution est déjà bien engagée dans divers secteurs. Par conséquent, les entreprises investissent massivement dans ce domaine. À la mi-2023, la valeur moyenne des transactions pour les entreprises spécialisées dans l'intelligence artificielle a atteint 29 millions de dollars, soit une augmentation de près de 50 % par rapport au total de l'année 2022. Cette augmentation est en partie due à l'essor de l'IA générative.

L'un des rôles essentiels à cette initiative est celui d'ingénieur en apprentissage automatique.  Il existe plusieurs raisons convaincantes de vouloir devenir ingénieur en apprentissage automatique :

• Il s'agit d'une option de carrière très lucrative.
• Il s'agit d'un domaine passionnant qui présentera toujours de nouveaux défis et nécessitera un apprentissage continu.
• Une carrière dans le domaine de l'intelligence artificielle vous place au cœur des technologies les plus innovantes et révolutionnaires de l'industrie moderne. Dans un article distinct, vous pouvez explorer plus en détaill'opposition entre IA et ML eten apprendre davantage sur les compétences des ingénieurs en IA dans notre publication dédiée.  

Maintenant que nous avons établi les raisons pour lesquelles il est important de devenir ingénieur en apprentissage automatique, nous allons expliquer en quoi consiste le métier d'ingénieur en apprentissage automatique et comment vous pouvez le devenir. 

Qu'est-ce qu'un ingénieur en apprentissage automatique ?

L'ingénierie de l'apprentissage automatique est considérée comme un sous-domaine de l'ingénierie logicielle, il est donc juste de dire que leurs modes de vie sont assez similaires. Tout comme les ingénieurs logiciels, les employeurs attendent des ingénieurs en apprentissage automatique qu'ils soient des programmeurs compétents, familiarisés avec les outils d'ingénierie logicielle tels que les IDE, GitHub et Docker. 

La principale différence réside dans le fait que les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent sur la création de programmes qui fournissent aux ordinateurs les ressources nécessaires pour apprendre de manière autonome. Ils établissent cette distinction en combinant leurs connaissances en génie logiciel et en apprentissage automatique. 

L'objectif d'un ingénieur en apprentissage automatique est de transformer les données en un produit. Ainsi, un ingénieur en apprentissage automatique peut être décrit comme un programmeur techniquement compétent qui effectue des recherches, développe et conçoit des logiciels d'auto-apprentissage afin d'automatiser des modèles prédictifs. 

Quelles sont les responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique ?

Tout le monde a entendu parler des data scientists, en particulier depuis que la Harvard Business School a qualifié ce métier de « plus sexy du XXIe siècle ». Par rapport aux scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique semblent intervenir un peu plus tard dans le déroulement d'un projet. Pour clarifier les choses, un data scientist analyserait les données afin de générer des informations commerciales, tandis qu'un ingénieur en apprentissage automatique transformerait les données en un produit. 

Un ingénieur en apprentissage automatique se concentrerait davantage sur l'écriture de code qui utilise des modèles théoriques de science des données et les adapte au niveau de production pour les déployer en tant que produit d'apprentissage automatique. Cependant, les responsabilités spécifiques d'un ingénieur en apprentissage automatique peuvent varier en fonction de deux facteurs clés : 1) la taille de l'organisation et 2) le type de projet. 

Il existe encore certaines responsabilités générales que vous pouvez attendre d'un poste d'ingénieur en apprentissage automatique. Ces responsabilités comprennent : 

• Conception, recherche et développement de pipelines d'apprentissage automatique évolutifs qui automatisent le flux de travail d'apprentissage automatique.
• Mise à l'échelle des prototypes en science des données 
• Recherche et extraction d'ensembles de données adaptés à la résolution du problème en question. Cela peut être réalisé en collaboration avec des ingénieurs de données. 
• Vérifier la qualité des données extraites et les nettoyer
• Utilisation de l'analyse statistique pour améliorer la qualité des modèles d'apprentissage automatique 
• Création de pipelines de données et de modèles
• Gestion de l'infrastructure nécessaire pour mettre un modèle en production
• Déploiement de modèles d'apprentissage automatique
• Surveiller les systèmes d'apprentissage automatique en production et les réentraîner lorsque cela est nécessaire. 
• Développement de cadres d'apprentissage automatique 

Chip Huyen, écrivain et figure éminente du domaine de l'apprentissage automatique, a suggéré qu'il est préférable de ne pas s'attarder sur les définitions des rôles, car elles reflètent généralement de manière inexacte ce que vous faites réellement. Par exemple, il est possible de rencontrer deux personnes travaillant dans la même équipe qui accomplissent des tâches très différentes. Cependant, il est également possible de rencontrer deux personnes travaillant dans des entreprises différentes, exerçant des fonctions similaires, mais ayant des titres très différents.

Ingénierie en apprentissage automatique par rapport à d'autres rôles similaires dans le domaine des données

Quelles sont les compétences requises pour un ingénieur en apprentissage automatique ? 

Les ingénieurs en apprentissage automatique occupent une position à la croisée des chemins entre les ingénieurs logiciels et les scientifiques des données. En raison de sa nature interdisciplinaire, il est nécessaire de bien maîtriser les compétences fondamentales en science des données et d'avoir une solide compréhension des principes du génie logiciel. 

Il est important de noter que la plupart des postes d'ingénieur en apprentissage automatique ne nécessitent pas de diplôme, bien que plusieurs descriptions de poste continuent de l'exiger. Si vous pouvez démontrer dans votre portfolio que vous possédez les compétences requises pour un poste d'ingénieur en apprentissage automatique, votre candidature sera prise en considération. Examinons de plus près la formation, les compétences et l'expérience requises afin de vous donner une meilleure idée de ce que vous devrez démontrer. 

Compétences techniques

• Programmation avancée: La compétence la plus évidente requise est la capacité à écrire du code. Python et R sont les langages les plus populaires auprès des praticiens du machine learning. Cependant, certaines entreprises peuvent exiger que vous maîtrisiez d'autres langages tels que C++ et Java. 
• Mathématiques, probabilités et statistiques : Les mathématiques, les probabilités et les statistiques jouent un rôle important dans l'apprentissage automatique. Par exemple, l'algèbre linéaire (un sous-domaine des mathématiques) se concentre fortement sur les vecteurs, les matrices et les transformations linéaires, qui sont tous des aspects fondamentaux essentiels de l'apprentissage automatique. Nous le rencontrons fréquemment dans les notations décrivant le fonctionnement d'un algorithme et il est essentiel d'en avoir une bonne compréhension lors de la mise en œuvre d'un algorithme dans le code. D'autres techniques essentielles nécessitent une bonne compréhension des probabilités pour nous aider à gérer l'incertitude dans le monde réel, ainsi que des statistiques pour nous aider à construire et à valider nos modèles. 
• Algorithmes et cadres d'apprentissage automatique : Il est peu probable que vous deviez mettre en œuvre un algorithme d'apprentissage automatique à partir de zéro. Plusieurs experts ont développé divers frameworks d'apprentissage automatique (tels que scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, etc.) qui rendent l'apprentissage automatique accessible. Cependant, le choix et l'optimisation d'un modèle adapté à la tâche requièrent une bonne connaissance des algorithmes d'apprentissage automatique, de leurs hyperparamètres et de l'impact de ces derniers sur l'apprentissage. Il est également important de connaître les avantages et les inconvénients de chaque approche relative lors de la résolution d'un problème, ce qui nécessite également une bonne connaissance du fonctionnement interne des différents algorithmes d'apprentissage automatique.
• Ingénierie logicielle et conception de systèmes : Le résultat final attendu d'un ingénieur en apprentissage automatique est un logiciel fonctionnel. Il est nécessaire de réfléchir attentivement à la conception du système lors du développement de systèmes d'apprentissage automatique afin de s'adapter efficacement à l'augmentation des données. De plus, un système d'apprentissage automatique est un composant mineur qui doit s'intégrer dans un système plus vaste. Par conséquent, un ingénieur en apprentissage automatique doit maîtriser diverses pratiques exemplaires en matière d'ingénierie logicielle (c'est-à-dire le contrôle de version, les tests, la documentation, le codage modulaire, etc.) et comprendre comment les différents éléments forment un système. Vous devrez créer une interface appropriée pour votre modèle d'apprentissage automatique, capable de communiquer efficacement avec les composants du système.
• MLOps : Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) constituent l'une des fonctions essentielles de l'ingénierie de l'apprentissage automatique. Il vise à rationaliser le processus de déploiement des modèles d'apprentissage automatique en production et les ressources nécessaires pour les maintenir et les surveiller une fois en production. Il s'agit encore d'une fonctionnalité relativement récente, mais elle commence à gagner en popularité en tant qu'approche pratique pour créer des applications d'apprentissage automatique de haute qualité. 

Compétences relationnelles 

• Communication : Les ingénieurs en apprentissage automatique doivent collaborer avec divers acteurs. Certaines de ces parties prenantes auront des compétences techniques avancées (par exemple, les scientifiques des données), tandis que d'autres n'en auront pas nécessairement (par exemple, les équipes produit). Il est donc essentiel d'adapter efficacement votre style de communication à vos parties prenantes. 
• Résolution de problèmes : Malgré tous les outils sophistiqués à la pointe de l'apprentissage automatique, l'objectif principal d'un projet d'apprentissage automatique est de résoudre un problème. Cela signifie que la capacité à réfléchir de manière créative et critique aux problèmes est une qualité hautement recherchée chez les ingénieurs en apprentissage automatique. 
• Apprentissage continu : L'apprentissage automatique est un domaine en constante évolution. En lisant cet article, vous constatez qu'un chercheur travaille quelque part à l'amélioration d'un modèle ou d'un processus. Pour rester à la pointe de la technologie, il est essentiel d'avoir la capacité d'apprendre rapidement à utiliser de nouveaux outils, de comprendre leur fonctionnement, leurs domaines d'application efficaces et leurs limites. En résumé, la décision de devenir ingénieur en apprentissage automatique implique un engagement implicite envers l'apprentissage continu.

Parcours de formation de l'ingénieur en apprentissage automatique

Se lancer dans une carrière d'ingénieur en apprentissage automatique peut être à la fois passionnant et stimulant. Comme nous l'avons vu précédemment, ce domaine nécessite à la fois des connaissances théoriques et des compétences pratiques. Voici un parcours d'apprentissage structuré pour vous guider dans l'acquisition des compétences nécessaires :

1. Édifier des fondations solides

Commencez par les bases de l'algèbre linéaire, du calcul, des probabilités et des statistiques. Ces éléments sont essentiels pour appréhender les algorithmes et les modèles d'apprentissage automatique. Ensuite, acquérez une maîtrise des langages de programmation couramment utilisés dans l'apprentissage automatique, tels que Python et R. Apprenez les principes fondamentaux du codage, des structures de données et des algorithmes.

2. Explorer les concepts de l'apprentissage automatique

Veuillez vous familiariser avec divers algorithmes d'apprentissage automatique, notamment la régression linéaire, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support et les réseaux neuronaux. Il est essentiel de comprendre comment ces algorithmes fonctionnent et quand les utiliser.

Acquérez une expérience pratique avec des frameworks d'apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Ces outils simplifient la mise en œuvre d'algorithmes et de modèles complexes. Exercez-vous en créant et en testant des modèles sur des plateformes telles que Kaggle, Google Colab et DataLab.

3. Développer des compétences en génie logiciel

Apprenez les principes de conception de systèmes évolutifs et efficaces. Cela implique de comprendre les API, les microservices et le cloud computing. Des ressources telles que « Designing Data-Intensive Applications » (Conception d'applications à forte intensité de données) de Martin Kleppmann fournissent des connaissances approfondies sur la conception de systèmes.

Maîtrisez les systèmes de contrôle de version tels que Git et les plateformes telles que GitHub. Ces éléments sont essentiels pour collaborer et gérer efficacement les bases de code. Participez à des projets open source afin d'acquérir une expérience concrète.

4. Découvrez MLOps

Comprenez les processus impliqués dans le déploiement des modèles d'apprentissage automatique en production. Découvrez Docker, Kubernetes et les plateformes cloud telles qu'AWS, Google Cloud et Azure. Ces compétences sont essentielles pour garantir l'accessibilité et la maintenabilité de vos modèles.

Découvrez comment surveiller les performances de vos modèles en production et mettre en œuvre des stratégies pour les réentraîner et les mettre à jour à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Cela comprend la mise en place de pipelines et de flux de travail automatisés.

5. Construire un portefeuille

Travaillez sur des projets concrets qui mettent en valeur vos compétences. Celles-ci peuvent aller de simples tâches d'analyse de données à des applications complexes d'apprentissage automatique. Documentez vos projets de manière exhaustive et publiez-les sur des plateformes telles que GitHub ou des blogs personnels.

Participez à des concours d'apprentissage automatique sur des plateformes telles que Kaggle et DataCamp. Ces concours vous permettent d'acquérir une expérience pratique et vous aident à appliquer vos connaissances pour résoudre des problèmes concrets.

Étapes importantes du parcours d'apprentissage

Comment décrocher votre premier poste d'ingénieur en apprentissage automatique

Comment obtenir votre premier emploi ? Ce processus peut être divisé en deux phases : 1) Constitution d'un portefeuille et 2) Sensibilisation. La phase de constitution du portfolio devrait se dérouler pendant que vous apprenez le machine learning. Une partie du travail de sensibilisation doit être effectuée, mais elle s'accélère lorsque vous disposez d'un solide portefeuille. Examinons donc plus en détail chaque phase. 

La phase de constitution du portefeuille 

L'un des défis les plus exigeants dans le cadre d'une candidature à un poste dans le domaine de l'apprentissage automatique est d'obtenir un entretien. Ce domaine étant relativement nouveau, il n'existe pas de critères de validation universels permettant aux entreprises de déterminer si un candidat est apte à occuper un poste d'ingénieur en apprentissage automatique. Bien entendu, le fait que la plupart des offres d'emploi reçoivent des centaines de candidatures par jour ne facilite pas les choses.

Afin de réduire le retard accumulé, les CV des candidats sont fréquemment traités par un système ATS qui filtre les candidatures à l'aide de mots-clés spécifiques. Malheureusement, les candidats ont rapidement compris et ont commencé à remplir leurs CV de mots-clés afin de contourner les systèmes ATS. Comment pouvez-vous vous assurer que les entreprises vous remarquent ? 

Une solution consiste à travailler sur des projets qui démontrent vos compétences et vous aident à constituer un portfolio. Ces projets peuvent prendre la forme de plusieurs articles de blog bien rédigés qui détaillent une approche d'un problème ou la manière de mettre en œuvre un outil particulier (par exemple, la mise en place d'une surveillance pour un modèle d'apprentissage automatique prêt à être utilisé en production). Un projet peut également être un système complet que vous avez conçu pour prédire un résultat à partir de certaines données. Ce qui importe le plus, c'est que vous puissiez démontrer les compétences recherchées par les employeurs. 

Si vous n'êtes pas certain du projet à réaliser, vous pouvez participer à des concours de science des données organisés sur des plateformes telles queDataCamp etKaggle. La participation à de tels concours est très appréciée par de nombreux employeurs et constitue un excellent moyen de constituer un portfolio.

Vous pouvez vous faire une idée de ce que représente la participation à un concours grâce à ce tutoriel sur les concours Kaggle. 

La phase de sensibilisation

Une fois que vous disposez d'un portfolio qui vous représente, l'étape suivante consiste à le diffuser. Plusieurs personnes privilégient la méthode traditionnelle de recherche d'emploi, qui consiste à utiliser des sites d'offres d'emploi pour postuler à un maximum de postes avec le même CV. Bien que cela puisse aboutir à un certain succès, il s'agit davantage d'une approche par force brute. 

Une approche plus stratégique pour décrocher un emploi consiste à dresser une liste des entreprises pour lesquelles vous aimeriez travailler. Par exemple, préférez-vous une entreprise qui utilise l'apprentissage automatique ou une entreprise qui améliore les systèmes actuels ? Quelle taille souhaiteriez-vous pour votre entreprise idéale ? Commencez par vous poser des questions de ce type afin de déterminer à quoi ressemble votre employeur idéal, puis dressez-en la liste.

Une fois que vous disposez d'une liste d'entreprises idéales, vous pouvez rechercher les décideurs (c'est-à-dire les responsables du recrutement, les chefs scientifiques des données, les chefs d'équipe) de ces organisations à l'aide de plateformes de réseaux sociaux telles que LinkedIn et Twitter. Essayez d'ajouter un message amical pour leur apporter une valeur ajoutée, car il est fort probable qu'ils reçoivent déjà de nombreux messages de personnes à la recherche d'opportunités. Adopter une approche généreuse est plus susceptible de susciter leur intérêt. 

Bonjour [Insérer le nom],
J'ai lu l'article sur la conception de votre système de recommandation et j'admire la manière dont vous avez abordé le problème du démarrage à froid. Compte tenu du haut niveau d'expertise de votre équipe, vous y avez probablement déjà pensé : recommander des articles populaires est extrêmement utile pour aider les gens à prendre des décisions. J'ai mené un projet visant à aborder ce problème - voici le lien [insérer le lien]. Seriez-vous disponible pour une brève discussion concernant l'approche que j'ai adoptée pour ce projet ? Veuillez m'indiquer l'heure à laquelle vous préférez que nous nous entretenions. Voici mes disponibilités [insérer les disponibilités]. 

Cordialement,

[Votre nom] 

Veuillez noter que la suggestion ci-dessus comporte deux conditions essentielles pour être mise en œuvre : 

1. Cela suppose que vous soyez présent en ligne ; si ce n'est pas le cas, veuillez au moins créer un compte LinkedIn et optimiser votre profil.
2. Cela suppose que vous avez effectué des recherches approfondies sur le département d'apprentissage automatique de l'entreprise, car vous devez être au courant de tout si vous souhaitez apporter une valeur ajoutée. 

Cependant, ne vous arrêtez pas là. Les recruteurs sont extrêmement utiles pour décrocher votre premier emploi. Il est donc essentiel que vous essayiez également d'entrer en contact avec eux via des plateformes telles que LinkedIn. Établissez une relation et informez le recruteur du type de travail qui vous intéresse afin qu'il puisse vous tenir informé des opportunités pertinentes. 

Il est important de noter que cela ne garantit pas l'obtention d'un emploi. Cependant, une approche systématique de la recherche d'emploi vous permet de mieux suivre votre cursus et de vous améliorer dans les domaines où vous n'êtes pas aussi performant. Par exemple, si vous contactez une personne et que vous ne recevez pas de réponse, vous pouvez modifier ce message et l'envoyer à quelqu'un d'autre. Si vous recevez une réponse, vous pouvez modifier ce message et l'utiliser pour quelqu'un d'autre.  Idéalement, il serait préférable de continuer à l'ajuster jusqu'à ce que vous receviez de plus en plus de réponses. 

À quoi s'attendre lors d'un entretien d'embauche pour un poste d'ingénieur en apprentissage automatique

Chaque entreprise a sa propre méthode pour mener ses entretiens, et il peut être difficile de s'y retrouver parmi toutes ces approches différentes. Il est recommandé de vous renseigner sur le déroulement du processus d'entretien avant votre premier entretien, mais ces informations vous sont généralement fournies. De plus, la plupart des entreprises ont tendance à s'inspirer de l'approche des multinationales (telles que Google, Facebook, Apple, etc.) et à y apporter leur touche personnelle pour l'adapter à leurs besoins. Ainsi, nous pouvons acquérir de nombreuses informations sur la manière dont la plupart des entreprises mènentles entretiens avec les ingénieurs en apprentissage automatique et nous faire une meilleure idée de ce à quoi nous attendre en examinant les processus des organisations multinationales. 

Entretien chez Google 

Google s'efforce de recruter uniquement les talents les plus brillants. Par conséquent, son processus de recrutement extrêmement exigeant est conçu pour éliminer les candidats qui ne répondent pas à ses normes élevées. 

Le processus d'entretien est également très vaste et spécifique à Google (c'est-à-dire Google Cloud), couvrant divers sujets allant des structures de données et des algorithmes à la conception et aux tests de systèmes. Vous pouvez vous attendre à passer par plusieurs étapes, notamment une présélection par un recruteur, un ou deux entretiens techniques par téléphone et quatre à six entretiens sur place.

Entretien avec Amazon

À l'instar de Google, le processus d'entretien chez Amazon est spécifique à Amazon (c'est-à-dire AWS) et extrêmement exigeant. Les entretiens comprennent un entretien téléphonique avec un recruteur, une évaluation en ligne dans certains cas, un ou deux entretiens téléphoniques et quatre à six entretiens sur place. 

Les sujets abordés comprendront des questions comportementales, des questions relatives au génie logiciel (c'est-à-dire la conception de systèmes) et des questions spécifiques à l'apprentissage automatique. Cependant, il est possible qu'un recruteur vous interroge sur certains de vos projets en apprentissage automatique et vous demande de résoudre un problème de codage.

Entretien méta 

Le processus d'entretien des ingénieurs en apprentissage automatique chez Meta est très complet. Vous serez invité à passer un entretien avec un recruteur, un entretien sur le codage et environ cinq entretiens sur place afin de déterminer votre adéquation au poste. Il est également possible que vous receviez un devoir à faire à domicile afin que les responsables du recrutement puissent évaluer votre approche pratique des problèmes. 

Il est important de noter que les processus de recrutement ne sont pas tous aussi longs ou intenses que ceux des multinationales mentionnées ci-dessus. Par exemple, certaines entreprises ne considèrent pas qu'il soit nécessaire de se concentrer sur les structures de données et les algorithmes.

Néanmoins, la plupart s'accorderaient à dire que la conception de systèmes d'apprentissage automatique est essentielle et inclurait une section pour évaluer vos connaissances dans ce domaine. Par conséquent, vous devez vous attendre à plusieurs séries d'entretiens, généralement une présélection, puis un entretien technique, suivi d'un entretien comportemental, avant qu'une décision ne soit prise.

Potentiel salarial d'un ingénieur en apprentissage automatique

Le salaire d'un ingénieur en apprentissage automatique dépend de votre lieu de résidence. Par exemple, selon Indeed, le salaire de base moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique aux États-Unis en 2025 était de 162 297 dollars. 

Il est évident que cela pourrait nécessiter quelques ajustements, car de nombreuses entreprises acceptent désormais de plus en plus de télétravailleurs. Un débat persiste sur la manière de rémunérer équitablement les employés compte tenu de l'essor du télétravail : certaines entreprises ont décidé de rémunérer leurs employés en fonction de leur lieu de résidence, ce qui signifie que vous pourriez gagner moins qu'une personne occupant le même poste que vous si vous travaillez depuis un pays moins développé économiquement et qu'elle est présente au bureau.

D'autres entreprises ont décidé de maintenir le même taux de rémunération, quel que soit le lieu de travail. L'essentiel est que les entreprises ont des politiques différentes en matière de rémunération des travailleurs à distance, vous devrez donc faire preuve de diligence raisonnable. 

Veuillez consulter notre article consacré aux salaires des ingénieurs en apprentissage automatique pour une analyse plus approfondie.

Conclusion

Le résultat du travail d'un ingénieur en apprentissage automatique est un produit de données. Pour exercer efficacement le métier d'ingénieur en apprentissage automatique, il est nécessaire d'être un programmeur compétent sur le plan technique, avec de solides connaissances en mathématiques, statistiques, probabilités et génie logiciel. Bien que cela soit souvent exigé dans les descriptions de poste, un diplôme n'est généralement pas requis par la plupart des entreprises, mais il est nécessaire de démontrer vos compétences à l'aide d'un portfolio.

DataCamp propose d'excellents cursus professionnels pour vous aider à démarrer votre carrière d'ingénieur en apprentissage automatique : 

• Chercheur en apprentissage automatique avec R
• Chercheur en apprentissage automatique avec Python