Les 12 meilleures compétences d'ingénieur en apprentissage automatique pour démarrer votre carrière

Fini la science des données ! Il y a un nouveau venu qui fait bouger les choses dans le secteur des données : l'ingénieur en apprentissage automatique (machine learning engineer).

Cette fonction a connu une croissance fulgurante ces dernières années, dépassant même la science des données pour devenir l'un des emplois à la croissance la plus rapide aux États-Unis. Le salaire d'un ingénieur en apprentissage automatique est également équivalent, voire supérieur, à celui d'un scientifique des données.

Dans cet article, nous allons nous plonger dans le champ d'action d'un ingénieur en apprentissage automatique et découvrir exactement ce que ce rôle implique. Ensuite, nous vous présenterons les compétences nécessaires pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, en nous penchant sur les domaines de connaissances spécifiques que vous devrez maîtriser. Enfin, nous explorerons des parcours d'apprentissage efficaces pour vous aider à acquérir ces compétences et à devenir un ingénieur en apprentissage automatique prêt à l'emploi.

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

En termes simples, les ingénieurs en apprentissage automatique se situent à l'intersection de la science des données et de l'ingénierie logicielle.

Prenons un exemple pour mieux comprendre :

Une entreprise de commerce électronique engage une équipe de science des données pour élaborer des modèles prédictifs. L'équipe construit avec succès un algorithme qui fournit aux utilisateurs des recommandations basées sur leur historique d'achat.

Cependant, ils ne sont pas en mesure d'intégrer ce modèle sur le site web de commerce électronique et d'afficher réellement les articles recommandés au client, ce qui entraîne une mauvaise expérience pour l'utilisateur :

Image de DALLE-3

Ce goulot d'étranglement se produit parce que, bien que l'équipe excelle dans l'analyse statistique et la construction de modèles d'apprentissage automatique très précis, elle a du mal à mettre en production ces algorithmes en raison d'un manque d'expertise en ingénierie logicielle.

L'entreprise finit par devoir confier cette tâche à une organisation tierce, ce qui lui fait perdre plus de temps et d'argent que ce qu'elle avait prévu d'investir dans le projet.

Ce décalage entre le développement et la mise en œuvre des modèles a conduit à la naissance de l'ingénieur en apprentissage automatique - un professionnel qui possède les compétences combinées d'un scientifique des données et d'un ingénieur en logiciel.

Compétences techniques de l'ingénieur en apprentissage automatique

Nous avons rédigé un article complet sur la façon de devenir ingénieur en apprentissage automatique, qui explore les voies d'accès à ce secteur. Nous nous concentrons ici sur les compétences dont vous aurez besoin et sur la manière de les acquérir.

L'ingénierie de l'apprentissage automatique se situant au carrefour de la science des données et de l'ingénierie logicielle, vous devez bien connaître les concepts fondamentaux de ces deux domaines :

Compétences en science des données pour l'ingénierie ML

1. Analyse statistique et probabilités

Une compréhension fondamentale des statistiques est nécessaire si vous souhaitez devenir ingénieur en apprentissage automatique, car elle vous permet d'interpréter les données et d'en extraire des informations pertinentes. Cela implique une connaissance des tests statistiques, des distributions et des théories de la probabilité.

Une fois que vous aurez acquis une solide compréhension des concepts statistiques, vous serez en mesure de concevoir des modèles précis et de faire des prédictions sur la base de l'analyse des données.

Bien que ces concepts puissent vous sembler étrangers, ils ne sont pas si difficiles à apprendre ! Le cours d'introduction aux statistiques de DataCamp vous donnera des bases solides en la matière, en vous enseignant des sujets tels que les distributions de probabilité et les tests d'hypothèse.

À la fin de ce cours, vous serez en mesure de collecter, d'analyser et de tirer des conclusions à partir d'ensembles de données du monde réel.

2. Apprentissage automatique

Vous devez également avoir une bonne connaissance de l'élaboration de modèles d'apprentissage automatique très précis, tels que les arbres de décision, les algorithmes de regroupement et de régression.

Il s'agit d'une compétence essentielle du scientifique des données que vous devez maîtriser pour que les modèles que vous construisez soient théoriquement valables et offrent aux consommateurs une excellente expérience utilisateur.

Pour bien comprendre et mettre en œuvre les algorithmes décrits ci-dessus, vous pouvez suivre notre cursus d'apprentissage Machine Learning Fundamentals. Si vous êtes un débutant dans ce domaine et que vous avez besoin d'un rappel sur ce qu'implique l'apprentissage automatique, lisez notre aperçu complet du domaine, où nous décrivons son importance, ses applications et la manière dont vous pouvez commencer.

3. Évaluation du modèle

Après avoir construit un modèle d'apprentissage automatique, vous devez évaluer ses performances pour vous assurer de son efficacité et de sa fiabilité. Cela implique l'utilisation de mesures appropriées telles que l'exactitude, la précision et le rappel pour évaluer si le modèle est conforme aux attentes.

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous devez aller plus loin et contrôler les performances du modèle dans le monde réel.

Une fois que vous avez déployé un algorithme, vous devez l'évaluer régulièrement pour vous assurer qu'il s'adapte aux changements au fur et à mesure que de nouvelles données entrent dans le système. Un oubli à ce stade peut entraîner l'échec d'un projet d'apprentissage automatique.

Voici une étude de cas réelle qui illustre l'importance d'une évaluation cohérente des modèles :

Image de DALLE-3

Après seulement trois mois de construction d'un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les réadmissions dans plusieurs hôpitaux, ce directeur technique a découvert que le système faisait des prédictions inexactes. Cela s'explique par le fait que les données entrant dans le système avaient changé, rompant les caractéristiques dont dépendait le modèle. Il est impératif d'identifier et de résoudre les problèmes de ce type à un stade précoce grâce à un contrôle continu et à une évaluation du modèle.

Vous pouvez en savoir plus sur l'évaluation des modèles d'apprentissage automatique dans notre cours Validation de modèle en Python.

Compétences en génie logiciel pour l'ingénierie ML

Voyons maintenant quelques-unes des compétences en génie logiciel dont vous aurez besoin :

4. DevOps et CI/CD

Pour déployer des modèles d'apprentissage automatique et surveiller en permanence leurs performances au fil du temps, vous devez apprendre le DevOps, une combinaison de développement de logiciels et d'opérations informatiques.

En termes simples, il s'agit d'un ensemble de pratiques qui vous permettent de réduire le temps nécessaire au développement d'un logiciel tout en garantissant la qualité du produit final.

L'intégration continue (CI) et le déploiement continu (CD) sont deux pratiques clés de DevOps. L'IC vous permet de tester automatiquement les modifications apportées au code afin de corriger rapidement les erreurs. Par la suite, le CD automatise le déploiement des modifications du code vers la production après les tests.

Suivez notre cours d'introduction à DevOps pour en savoir plus sur DevOps et les pipelines CI/CD.

5. Plateformes cloud

Les plateformes cloud comme AWS, Azure et Google Cloud Platform fournissent des services spécifiquement conçus pour construire, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique.

AWS, par exemple, fournit Sagemaker pour faciliter les algorithmes d'apprentissage automatique de haute qualité et à faible coût. D'autres services, tels que CodeBuild, permettent également d'automatiser le processus CI/CD, vous déchargeant ainsi de nombreuses heures de travail.

Les entreprises adoptent de plus en plus les plateformes cloud pour leurs initiatives en matière d'IA et d'apprentissage automatique, ce qui rend la familiarité avec ces plateformes très précieuse.

Comme elles sont très demandées, nous vous recommandons d'apprendre ces plateformes pour améliorer vos perspectives de carrière en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique.

Pour vous initier au cloud computing, vous pouvez suivre la formation AWS Cloud Concepts de DataCamp.

6. Contrôle des versions

Après avoir déployé des modèles d'apprentissage automatique dans des applications réelles, vous finirez par devoir mettre à jour les données utilisées pour entraîner ces algorithmes ou créer différentes versions de modèles au fil du temps.

Le contrôle des versions est un système qui enregistre ces modifications au fil du temps, ce qui vous permet de suivre les révisions et de revenir aux versions précédentes si nécessaire.

Cela vous permet de savoir exactement qui a modifié quoi et quand. Il facilite également une collaboration transparente et vous permet d'essayer de nouvelles idées sans craindre de perdre le code original.

Le cursus est l'outil le plus utilisé pour le contrôle de version, car il vous aide à conserver l'historique de votre code source. Si vous souhaitez en savoir plus sur le contrôle de version, vous pouvez suivre notre cours Introduction à Git.

Compétences de l'ingénieur en apprentissage automatique - Langages de programmation

Bien entendu, il n'est pas surprenant que pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, vous deviez savoir coder.

La plupart des offres d'emploi d'ingénieur en apprentissage automatique attendent la maîtrise d'au moins un langage de programmation comme Python, Java ou C++. L'accent est mis sur la connaissance de la programmation orientée objet (POO).

En effet, la POO est un paradigme de programmation qui permet de structurer votre code et de le rendre plus facile à gérer, ce qui simplifie le développement de tâches complexes d'apprentissage automatique.

Chaque langue offre des avantages uniques :

7. Python

Python est un choix populaire pour l'ingénierie de l'apprentissage automatique en raison de sa simplicité, ainsi qu'un choix étendu de bibliothèques comme Tensorflow et Pytorch.

Étant donné que le langage est si largement utilisé dans différents domaines technologiques, tels que l'analyse de données et le développement web, la connaissance de Python est transférable et ouvre des portes à divers autres rôles. Notre cursus Python Fundamentals est l'endroit idéal pour maîtriser les bases de l'analyse de données avec Python.

8. Java

Bien qu'il ne soit pas aussi populaire que Python, Java est également très utilisé dans l'industrie et est réputé pour sa robustesse.

Grâce à sa capacité à gérer efficacement des systèmes distribués à grande échelle, il constitue un choix idéal pour déployer des modèles d'apprentissage automatique dans des environnements de production.

En outre, certaines organisations peuvent exiger que vous travailliez avec des technologies big data comme Apache Spark et Hadoop, toutes deux écrites en Java. La connaissance de Java permet de travailler de manière plus transparente avec ces plateformes.

9. C++

Le C++ est souvent plus efficace que Python et Java, ce qui en fait un langage idéal pour les scénarios dans lesquels les performances de calcul sont vitales.

Lors de l'exécution de tâches à forte intensité de ressources, telles que la formation de modèles d'apprentissage profond, par exemple, C++ peut réduire de manière significative le temps de formation et améliorer les performances du modèle.

En outre, les cadres d'apprentissage automatique les plus populaires, comme Tensorflow et Pytorch, sont écrits en C++, et le langage permet de mieux contrôler la mise en œuvre et l'optimisation des modèles.

Si vous n'avez le temps d'apprendre qu'un seul langage de programmation, nous vous recommandons d'apprendre Python, car il est très demandé, facile à utiliser et polyvalent.

Il offre également un large éventail de bibliothèques d'apprentissage automatique qui ne sont pas facilement disponibles en Java et en C++. En outre, une fois que vous avez appris à coder dans un langage, les compétences que vous avez acquises sont transférables à d'autres langages de programmation, ce qui vous permet de vous adapter facilement et d'apprendre de nouvelles technologies au fur et à mesure que vous progressez.

Compétences non techniques pour les ingénieurs en apprentissage automatique

Les employeurs sont de plus en plus à la recherche de candidats dotés d'un savoir-faire technique et de compétences non techniques qui les rendent faciles à travailler. Voici quelques compétences non techniques que vous devez posséder en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique :

10. Communication

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous devez recueillir les besoins et présenter les résultats aux principales parties prenantes afin de vous assurer que le produit final correspond à l'objectif de l'entreprise.

Cela signifie que vous devez être capable de faire passer votre message. Comme les parties prenantes non techniques ne comprennent souvent pas le jargon technique, il est essentiel de traduire les concepts complexes de l'apprentissage automatique en termes compréhensibles.

Si vous souhaitez améliorer vos compétences en matière de présentation et de communication de données, vous pouvez suivre notre cours Concepts de communication de données.

11. Résolution de problèmes

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous rencontrerez fréquemment des problèmes lors de la construction, du test et du déploiement de modèles. Un exemple en est donné plus haut dans l'article, lorsqu'un système qui avait été méticuleusement créé et testé a commencé à se dégrader en raison de changements dans les données du monde réel.

Lorsque vous êtes confronté à de tels problèmes, il est essentiel de travailler avec votre équipe pour analyser la situation, identifier les causes possibles et tester systématiquement des solutions.

12. Apprentissage continu

Le secteur des technologies est en constante évolution et de nouveaux cadres et langages de programmation sont fréquemment introduits.

En tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, il est important que vous ne soyez pas trop concentré sur une seule pile technologique et que vous soyez ouvert à l'expérimentation de nouveaux frameworks au fur et à mesure de leur sortie. La flexibilité et l'apprentissage continu sont essentiels pour rester à la pointe dans votre domaine.

Réflexions finales

En résumé, l'ingénierie de l'apprentissage automatique est une carrière en plein essor qui comble un important déficit de compétences entre la science des données et l'ingénierie logicielle.

Si vous souhaitez obtenir un emploi dans ce domaine, vous devez posséder des connaissances en science des données, en génie logiciel et au moins un langage de programmation. En outre, des compétences non techniques telles qu'une communication efficace et la résolution de problèmes amélioreront vos chances d'être embauché et promu dans ce domaine.

Enfin, n'oubliez pas d'évoluer en permanence avec le paysage technologique, de vous tenir au courant des dernières tendances et d'acquérir un ensemble de compétences polyvalent.

Si vous êtes prêt à entamer votre parcours pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, consultez notre cursus de compétences Ingénieur en apprentissage automatique, conçu pour les professionnels en devenir.