Comment devenir ingénieur en apprentissage automatique en 2024 ?

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

Il est largement admis que l'IA va continuer à transformer les entreprises telles que nous les connaissons, et cette révolution est déjà bien engagée dans différents secteurs d'activité. Par conséquent, les entreprises investissent massivement dans ce domaine. À la mi-2023, la taille moyenne des transactions pour les entreprises d'IA atteignait 29 millions de dollars, soit une augmentation de près de 50 % par rapport au total de l'année 2022. Cette hausse est en partie due à l'essor de l'IA générative.

L'ingénieur en apprentissage automatique est l'une des fonctions nécessaires à cette évolution.  Il existe plusieurs raisons impérieuses de vouloir devenir ingénieur en apprentissage automatique :

• C'est une carrière lucrative.
• C'est 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 du changement technologique le plus avant-gardiste de l'industrie moderne. Dans un article séparé, vous pouvez explorer plus en détail la différence entre l'IA et le ML et en savoir plus sur les compétences des ingénieurs en IA dans notre article dédié.  

Maintenant que nous avons établi le "pourquoi" du métier d'ingénieur en apprentissage automatique, nous allons expliquer ce que fait un 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. À l'instar des 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 à l'auto-apprentissage. Ils font cette distinction en combinant leurs connaissances en ingénierie logicielle avec celles de l'apprentissage automatique. 

L'objectif d'un ingénieur en apprentissage automatique est de convertir les données en un produit. Ainsi, un ingénieur en apprentissage automatique peut être décrit comme un programmeur techniquement compétent qui recherche, construit et conçoit des logiciels d'auto-apprentissage pour automatiser les modèles prédictifs. 

Que fait un ingénieur en apprentissage automatique ?

Tout le monde a entendu parler des scientifiques des données, surtout depuis que la Havard Business School a déclaré qu'il s'agissait du rôle le plus sexy du 21e siècle. Par rapport aux data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique apparaissent un peu plus loin dans la hiérarchie d'un projet. Pour mettre les choses en perspective, un scientifique des données analyserait les données pour générer des idées commerciales, tandis qu'un ingénieur en apprentissage automatique transformerait les données en un produit. 

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

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

• Concevoir, rechercher et développer des pipelines d'apprentissage automatique évolutifs qui automatisent le flux de travail de l'apprentissage automatique.
• Mise à l'échelle des prototypes de science des données 
• La recherche et l'extraction d'ensembles de données appropriés pour résoudre le problème posé. Cela peut se faire en collaboration avec des ingénieurs de données 
• Vérifier que les données extraites sont de bonne qualité et les nettoyer.
• Exploiter l'analyse statistique pour améliorer la qualité des modèles d'apprentissage automatique 
• Construire des pipelines de données et de modèles
• Gérer l'infrastructure nécessaire pour amener un modèle à la production
• Déployer des modèles d'apprentissage automatique
• Contrôler les systèmes d'apprentissage automatique en production et les recycler si nécessaire. 
• Construire des cadres d'apprentissage automatique 

Chip Huyen, auteur et figure éminente de l'apprentissage automatique, a suggéré de ne pas s'attacher aux définitions des rôles, car elles ne reflètent généralement pas fidèlement ce que vous pourriez faire. Par exemple, il est possible de rencontrer deux personnes travaillant dans la même équipe et effectuant des tâches très différentes. Cependant, il peut arriver que vous rencontriez dans des entreprises différentes deux personnes qui font des choses similaires, mais dont les titres sont très différents.

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

Quelles sont les compétences nécessaires à un ingénieur en apprentissage automatique ? 

Les ingénieurs en apprentissage automatique se situent à l'intersection des ingénieurs en logiciel et des scientifiques des données. En raison de sa nature interdisciplinaire, vous devrez maîtriser les compétences fondamentales en science des données et avoir une solide connaissance des principes de l'ingénierie logicielle. 

Il est important de noter que la plupart des postes d'ingénieur en apprentissage automatique ne requièrent pas de diplôme, bien que plusieurs descriptions de poste le mentionnent encore comme une exigence. Si vous pouvez démontrer les compétences nécessaires d'un ingénieur en apprentissage automatique dans votre portfolio, vous pouvez toujours être pris en considération. Approfondissons la formation, les compétences et l'expérience requises pour vous donner une meilleure idée de ce que vous devrez démontrer. 

Compétences techniques

• Programmation avancée: L'exigence la plus évidente est la capacité à écrire du code. Python et R sont les langages les plus populaires auprès des praticiens de l'apprentissage automatique. Toutefois, certaines entreprises peuvent exiger que vous connaissiez 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) est fortement axée sur les vecteurs, les matrices et les transformations linéaires, qui sont tous des aspects fondamentaux de l'apprentissage automatique. Nous le voyons souvent dans les notations décrivant le fonctionnement d'un algorithme et nous devons en avoir une bonne connaissance lorsque nous mettons en œuvre 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 ayez à mettre en œuvre un algorithme d'apprentissage automatique à partir de zéro. Plusieurs personnes compétentes ont créé divers cadres d'apprentissage automatique (c'est-à-dire 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 nécessitent une bonne connaissance des algorithmes d'apprentissage automatique, de leurs hyperparamètres et de l'impact de ces derniers sur l'apprentissage. Vous devez également être conscient des avantages et des 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 produit final d'un ingénieur en apprentissage automatique est un logiciel utilisable. Une réflexion approfondie sur la conception du système doit être menée pour développer des systèmes d'apprentissage automatique capables de s'adapter à un nombre croissant de données. En outre, un système d'apprentissage automatique est un composant mineur nécessaire pour s'intégrer dans un système plus étendu. Ainsi, un ingénieur en apprentissage automatique doit comprendre les différentes pratiques d'ingénierie logicielle (c'est-à-dire le contrôle de version, les tests, la documentation, le codage modulaire, etc. Vous devrez construire 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) sont l'une des fonctions essentielles de l'ingénierie de l'apprentissage automatique. Il se concentre sur la rationalisation du processus de déploiement des modèles d'apprentissage automatique en production et sur les ressources nécessaires pour les maintenir et les contrôler une fois qu'ils sont en production. Cette fonction est encore relativement nouvelle, mais elle commence à s'imposer comme une approche pratique pour créer des applications d'apprentissage automatique de haute qualité. 

Compétences non techniques 

• Communication : Les ingénieurs en apprentissage automatique doivent travailler avec différentes parties prenantes. Certaines de ces parties prenantes seront très techniques (par exemple, les scientifiques des données), tandis que d'autres ne le seront peut-être pas (par exemple, les équipes de produits). Il est donc essentiel d'adapter efficacement votre style de communication à vos interlocuteurs. 
• Résolution de problèmes : Malgré tous les outils sophistiqués dont dispose l'apprentissage automatique, l'objectif principal d'un projet d'apprentissage automatique est de résoudre un problème. Cela signifie que penser de manière créative et critique aux problèmes est une caractéristique hautement souhaitable pour les ingénieurs en apprentissage automatique. 
• Apprentissage continu : L'apprentissage automatique est un domaine qui évolue rapidement. 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 du progrès, vous devez avoir le don d'apprendre rapidement les nouveaux outils, leur fonctionnement, leurs avantages et leurs inconvénients. En bref, la décision de devenir ingénieur en apprentissage automatique est un engagement implicite à l'apprentissage continu.

Le parcours d'apprentissage de l'ingénieur en apprentissage automatique

Se lancer dans la carrière d'ingénieur en apprentissage automatique peut être à la fois passionnant et stimulant. Comme nous l'avons vu précédemment, le domaine requiert un mélange de connaissances théoriques et de compétences pratiques. Voici un parcours d'apprentissage structuré qui vous guidera dans l'acquisition de l'expertise nécessaire :

1. Construire une base solide

Commencez par les bases de l'algèbre linéaire, du calcul, des probabilités et des statistiques. Ils sont importants pour comprendre les algorithmes et les modèles d'apprentissage automatique. Ensuite, maîtrisez les 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. Plongez dans les concepts de l'apprentissage automatique

Familiarisez-vous 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 le fonctionnement de ces algorithmes et de savoir quand les utiliser.

Acquérir 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. Entraînez-vous en construisant et en expérimentant des modèles sur des plateformes telles que Kaggle, Google Colab et DataLab.

3. Développer des compétences en génie logiciel

Apprenez les principes de la conception de systèmes évolutifs et efficaces. Il s'agit notamment de comprendre les API, les microservices et le cloud computing. Des ressources telles que "Designing Data-Intensive Applications" de Martin Kleppmann fournissent des connaissances approfondies sur la conception des systèmes.

Maîtriser les systèmes de contrôle de version comme Git et les plateformes comme GitHub. Ces éléments sont essentiels à la collaboration et à la gestion efficace des bases de code. Participez à des projets de logiciels libres pour acquérir une expérience concrète.

4. Explorer les MLOps

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

Apprenez à contrôler les performances de vos modèles en production et à mettre en œuvre des stratégies de recyclage et de mise à jour au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles. Cela inclut la mise en place de pipelines et de flux de travail automatisés.

5. Constituer un portefeuille

Travaillez sur des projets concrets qui mettent en valeur vos compétences. Il peut s'agir de simples tâches d'analyse de données ou d'applications complexes d'apprentissage automatique. Documentez soigneusement vos projets et publiez-les sur des plateformes telles que GitHub ou des blogs personnels.

Participez à des compétitions d'apprentissage automatique sur des plateformes comme 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 du parcours d'apprentissage

Comment décrocher votre premier emploi d'ingénieur en apprentissage automatique

Comment décrocher votre premier emploi ? Elle peut être divisée en deux phases : 1) la constitution d'un portefeuille et 2) la sensibilisation. La phase de constitution du portefeuille doit avoir lieu pendant que vous apprenez l'apprentissage automatique. Une partie de l'action sociale devrait se produire, mais elle s'accélère lorsque vous disposez d'un portefeuille solide. Nous allons donc approfondir chaque phase. 

La phase de constitution du portefeuille 

L'un des défis les plus difficiles à relever pour postuler à des postes dans le domaine de l'apprentissage automatique est de décrocher un entretien. Le domaine étant relativement nouveau, il n'existe pas de critères de validation universels que les entreprises utilisent pour déterminer si un candidat convient au rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique. Bien sûr, le fait que la plupart des offres d'emploi reçoivent des centaines de candidatures par jour n'arrange rien.

Pour résorber l'arriéré, les CV des candidats passent souvent par un système ATS qui filtre les candidatures par des mots-clés spécifiques. Malheureusement, les gens ont vite compris et ont rempli leur CV de mots-clés pour battre les systèmes ATS. Comment faire en sorte que les entreprises vous remarquent ? 

Une solution consiste à travailler sur des projets qui démontrent vos compétences et vous aident à constituer un portefeuille. 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 la production). Un projet peut également être un système de bout en bout que vous avez conçu pour prédire un résultat à partir de certaines données. Ce qui compte le plus, c'est que vous puissiez démontrer les capacités que les employeurs recherchent. 

Si vous ne savez pas quel projet élaborer, vous pouvez participer à des concours de science des données organisés sur des plateformes telles que DataCamp et Kaggle. La participation à de tels concours est très appréciée par de nombreux employeurs et constitue un excellent moyen de se constituer un portefeuille.

Vous pouvez vous faire une idée de ce qu'est la participation à une compétition grâce à ce tutoriel sur les compétitions Kaggle. 

La phase de sensibilisation

Une fois que vous avez un portefeuille qui parle de vous, l'étape suivante est la sensibilisation. Plusieurs personnes préfèrent la méthode traditionnelle de recherche d'emploi, qui consiste à utiliser les sites d'emploi pour postuler à autant d'emplois que possible avec le même CV. Bien que cette méthode puisse donner de bons résultats, il s'agit plutôt d'une méthode de force brute. 

Une approche plus stratégique pour décrocher un emploi consiste à présenter un ensemble d'entreprises que vous aimeriez avoir comme employeur. Par exemple, préféreriez-vous une entreprise qui utilise l'apprentissage automatique ou une entreprise qui améliore les systèmes actuels ? Quelle serait la taille de votre entreprise idéale ? Commencez à vous poser des questions de ce type pour déterminer à quoi ressemble votre employeur idéal et dressez-en la liste.

Une fois que vous avez une liste d'entreprises idéales, vous pouvez rechercher les décideurs (c'est-à-dire les responsables du recrutement, les scientifiques en chef des données, les chefs d'équipe) au sein de ces organisations en utilisant des plateformes de médias sociaux comme LinkedIn et Twitter. Essayez de joindre un message amical pour leur apporter une valeur ajoutée, car il est très probable qu'ils reçoivent déjà des tonnes de messages de personnes à la recherche d'opportunités. Le fait de se placer dans une perspective de don a plus de chances de les intéresser. 

Bonjour [insérer le nom],
J'ai lu l'article sur la conception de votre système de recommandation et j'admire la façon dont vous avez traité le problème du démarrage à froid. Compte tenu du haut niveau d'expertise de votre équipe, vous y avez probablement déjà pensé : la recommandation d'articles populaires est extrêmement utile pour aider les gens à prendre des décisions. J'ai mené un projet pour aborder ce problème - voici le lien [insérer le lien]. Seriez-vous disposé à discuter brièvement de l'approche que j'ai adoptée pour ce projet ? Veuillez m'indiquer l'heure à laquelle vous souhaitez prendre la parole. Voici mes disponibilités [insérer la disponibilité]. 

Avis,

[Votre nom] 

Notez que la suggestion ci-dessus est assortie de deux conditions essentielles pour qu'elle soit satisfaite : 

1. Si ce n'est pas le cas, veillez au moins à créer un compte LinkedIn et à optimiser votre profil.
2. Cela suppose que vous ayez mené des recherches approfondies sur le service d'apprentissage automatique de l'entreprise, car vous devez être au courant si vous voulez apporter une valeur ajoutée. 

Mais 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 des recruteurs par le biais de plateformes telles que LinkedIn. Établissez une relation et informez le recruteur du type de travail qui vous intéresse afin qu'il soit à l'affût de votre candidature. 

Il est important de préciser que cette démarche ne vous garantit pas de décrocher un emploi. Cependant, l'approche systématique de la recherche d'emploi vous permet de mieux suivre vos progrès et de vous améliorer dans les domaines où vous êtes moins performant. Par exemple, si vous contactez quelqu'un et que vous ne recevez pas de réponse, vous pouvez modifier le message et l'envoyer à quelqu'un d'autre. S'il reçoit une réponse, vous pouvez modifier ce message et l'utiliser pour quelqu'un d'autre.  Idéalement, vous devriez continuer à l'améliorer jusqu'à ce que vous receviez de plus en plus de réponses. 

À quoi s'attendre lors d'un entretien avec un ingénieur en apprentissage automatique ?

Les entreprises ont chacune leur manière de mener leur processus d'entretien, et il peut être difficile de trouver une approche différente. Une bonne pratique consiste à demander comment fonctionne la procédure d'entretien avant votre premier entretien, mais ces informations vous sont généralement communiquées. En outre, la plupart des entreprises ont tendance à s'inspirer des organisations multinationales (Google, Facebook, Apple, etc.) et à les adapter à leurs besoins. Nous pouvons donc en apprendre beaucoup sur la manière dont la plupart des entreprises mènent les entretiens avec les ingénieurs en apprentissage automatique et nous faire une meilleure idée de ce à quoi nous pouvons nous attendre en examinant les processus des organisations multinationales. 

Entretien avec Google 

Google s'efforce de n'embaucher que les meilleurs talents. Par conséquent, son processus d'entretien extrêmement exigeant est conçu pour filtrer les candidats qui ne répondent pas à ses normes élevées. 

Le processus d'entretien est également extrêmement large 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 plusieurs étapes, dont une présélection par le recruteur, une ou deux présélections techniques par téléphone et quatre à six entretiens sur place.

Entretien avec Amazon

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

Les sujets abordés comprennent des questions comportementales, des questions d'ingénierie logicielle (c'est-à-dire la conception de systèmes) et des questions spécifiques à l'apprentissage automatique. Toutefois, il est possible qu'un intervieweur vous pose des questions sur certains de vos projets d'apprentissage automatique et vous demande de résoudre un problème de codage.

Meta interview 

Le processus d'entretien de l'ingénieur en apprentissage automatique de Meta est assez holistique. Vous serez soumis à une présélection par le recruteur, à un entretien de codage et à environ cinq entretiens sur place pour déterminer si vous êtes apte à travailler. Vous pouvez également recevoir un travail à domicile pour que les responsables du recrutement puissent voir comment vous résolvez les problèmes de manière pratique. 

Il est important de noter que les processus de recrutement de toutes les entreprises ne sont pas aussi longs ou intenses que ceux des multinationales citées ci-dessus. Par exemple, certaines entreprises estiment qu'il n'est pas nécessaire de se familiariser avec les structures de données et les algorithmes.

Néanmoins, la plupart d'entre eux reconnaîtraient que la conception de systèmes d'apprentissage automatique est essentielle et incluraient une section pour tester vos connaissances dans ce domaine. Par conséquent, vous devez vous attendre à plusieurs séries d'entretiens - généralement une série de présélection, puis une série technique, suivie d'un entretien comportemental - avant qu'une décision ne soit prise.

Potentiel salarial de l'ingénieur en apprentissage automatique

Le salaire que vous pouvez gagner en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique dépend de votre lieu de résidence. Par exemple, le salaire de base moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique en 2024 aux États-Unis est de 161 000 dollars, selon Indeed. 

Il est évident qu'il faut affiner ce point car de nombreuses entreprises acceptent désormais de plus en plus de travailleurs à distance. Le débat sur la manière de rémunérer équitablement les employés, compte tenu de l'essor du travail à distance, n'est pas clos : certaines entreprises ont décidé de rémunérer leurs employés en fonction de leur localisation, ce qui signifie que vous pourriez gagner moins qu'une personne occupant la même fonction que vous si vous travaillez depuis un pays moins développé économiquement et qu'elle est au bureau.

D'autres entreprises ont décidé de s'en tenir au taux de rémunération, quel que soit le lieu. L'essentiel est que les entreprises ont des politiques différentes en ce qui concerne la rémunération des travailleurs à distance, vous devez donc faire preuve de diligence. 

Consultez notre article dédié 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 travailler efficacement en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous devez être un programmeur techniquement compétent et posséder de solides bases en mathématiques, statistiques, probabilités et ingénierie logicielle. Bien qu'il soit souvent demandé dans les descriptions de poste, un diplôme n'est généralement pas exigé par la plupart des entreprises, mais il est nécessaire de démontrer vos capacités à l'aide d'un portfolio.

DataCamp propose d'excellents cursus de carrière pour vous aider à démarrer votre parcours en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique : 

• Scientifique en apprentissage automatique avec R
• Scientifique en apprentissage automatique avec Python