FICHE METIER DE L’INGENIEUR MACHINE LEARNING

Découvrez la fiche métier d’ingénieur machine learning très tendance. L’ingénieur en machine learning développe des modèles d’intelligence artificielle à partir de données et des programmes pour rendre autonomes en apprentissage les machines. En bref, il est compétent dans les mathématiques, les statistiques, et expert en programmation.

Découvrez son histoire, ses missions, les formations, les compétences, les salaires, les sociétés qui recrutent.

Ingénieur Machine Learning: c’est quoi le Machine Learning?

Le machine learning est une partie importante de l’intelligence artificielle. Il permet aux systèmes d’apprendre et de sadapter par eux-mêmes. Le Machine Learning donne aux machines la capacité d’apprendre et de s’améliorer à partir de données qu’elles traitent.

Il veut atteindre un modèle pour de meilleures performances. L’apprentissage automatique, également appelé machine learning, utilise des données et des algorithmes pour imiter l‘apprentissage humain. Il vise à améliorer la précision des résultats au fil du temps.

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L’Histoire du Machine Learning en 10 points

Le machine learning a beaucoup évolué depuis les années 1950. Il est passé des réseaux neuronaux aux algorithmes d’apprentissage profond. Ces changements ont eu une grande influence sur l’IA.

  1. Le machine learning est une partie de l’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour améliorer les performances des ordinateurs.
  2. Origines: Inspiré par le modèle de l’interaction des cellules cérébrales de Donald Hebb, le machine learning a évolué avec l’IA.
  3. Dans les années 1950, Arthur Samuel d’IBM a créé un programme de jeu de dames. Ce programme a combiné le machine learning avec des fonctions d’évaluation et des stratégies de minimax.
  4. En 1957, Frank Rosenblatt invente le perceptron. Il combine les modèles de Hebb et les travaux de Samuel en apprentissage automatique. Cette invention marque une étape clé dans la reconnaissance d’images.
  5. Algorithmes et Réseaux Neuronaux: Les développements des années 1960 et 1970, comme l’algorithme du plus proche voisin et le backpropagation, ont permis des avancées significatives dans la reconnaissance de motifs et l’ajustement des réseaux neuronaux.
  6. Dans les années 70, le ML et l’IA se sont séparés. Le ML s’est concentré sur des problèmes pratiques et l’analyse statistique.
  7. Renaissance dans les années 1990: Internet et l’accès aux données numériques relancent l’intérêt pour le ML, surtout dans les réseaux neuronaux.
  8. Boosting: Introduction dans les années 1990 des algorithmes de boosting, améliorant l’apprentissage supervisé et transformant les apprenants faibles en apprenants forts.
  9. Les avancées dans la reconnaissance vocale avec LSTM démontrent l’efficacité du ML. De même, la reconnaissance faciale, comme DeepFace de Facebook, démontre également l’efficacité du ML.
  10. Le Machine Learning est utilisé dans différents domaines tels que les voitures autonomes, l’exploration de l’espace et le traitement du langage naturel. Il évolue avec des modèles de plus en plus adaptatifs et précis.

Le machine learning est une discipline à part entière qui influence de nombreux secteurs et technologies. Il a été initialement conçu pour l’IA.

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Les 15 Responsabilités d’un ingénieur machine learning

  1. Conception et Développement d’Algorithmes: Développer des algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement des données. Cela inclut le choix des modèles appropriés, la programmation de ces modèles et l’optimisation de leur performance.
  2. Analyse de Données: Effectuer des analyses de données complexes pour comprendre les tendances, identifier les opportunités et les défis, et guider le développement de solutions.
  3. Prétraitement des Données: Nettoyer, normaliser et transformer les données pour les rendre appropriées à l’apprentissage automatique. Cela peut impliquer de gérer des données manquantes, de réduire les dimensions, ou de coder des variables.
  4. Validation et Test de Modèles: Tester et valider les modèles d’apprentissage automatique pour assurer leur précision et leur fiabilité. Cela comprend l’utilisation de techniques telles que la validation croisée et l’ajustement des paramètres.
  5. Déploiement de Modèles: Mettre en œuvre des modèles d’apprentissage automatique dans un environnement de production. Cela nécessite souvent une collaboration avec d’autres équipes pour intégrer les modèles dans les systèmes et processus existants.
  6. Suivi et Maintenance: Surveiller les performances des modèles déployés et effectuer des ajustements ou des mises à jour selon les besoins pour maintenir ou améliorer leur efficacité.
  7. Recherche et Veille Technologique: Rester informé des dernières avancées en apprentissage automatique et IA, et explorer de nouvelles techniques et outils pouvant améliorer les processus existants.
  8. Collaboration Interdisciplinaire: Travailler en étroite collaboration avec d’autres ingénieurs, data scientists, spécialistes des données, et parties prenantes pour comprendre les besoins et objectifs des projets, et pour assurer l’intégration efficace des solutions d’apprentissage automatique.
  9. Communication et Présentation des Résultats: Communiquer efficacement les résultats, les découvertes et les recommandations aux parties prenantes non techniques, en expliquant les implications et les avantages des solutions d’apprentissage automatique.
  10. Respect des Normes Éthiques et de Confidentialité: S’assurer que les solutions de machine learning respectent les normes éthiques, légales, et de confidentialité, notamment en ce qui concerne les données personnelles.
  11. Étude et transformation des prototypes de sciences des données
  12. Sélection des ensembles de données et des méthodes de représentation des données adéquats
  13. Analyse des statistiques et  des ajustements en se basant sur les résultats de tests
  14. Formation et perfectionnement des systèmes
  15. Élargissement des bibliothèques et des structures d’apprentissage automatique

10 métiers qui utilisent le machine learning

Voici dix métiers qui utilise(ront) de plus en plus le machine learning et les raisons de cette évolution :

  1. Data Scientist : Les data scientists utilisent le machine learning pour analyser et interpréter des données complexes. Le ML permet de découvrir des tendances et des modèles cachés dans les données, ce qui est crucial pour la prise de décisions basée sur les données.
  2. Développeur d’Intelligence Artificielle : Ces professionnels utilisent le machine learning pour créer des algorithmes intelligents capables d’apprendre, de prédire et de prendre des décisions de manière autonome.
  3. Analyste de Sécurité Informatique : Le machine learning est de plus en plus utilisé pour détecter et prévenir les cyberattaques. Il permet d’analyser rapidement de grandes quantités de données pour identifier des comportements suspects.
  4. Ingénieur Robotique : Le machine learning est crucial pour développer des robots plus autonomes et adaptatifs, capables d’apprendre de leur environnement et d’améliorer leurs performances au fil du temps.
  5. Spécialiste en Marketing Digital : Les spécialistes du marketing utilisent le machine learning pour analyser les tendances du marché, le comportement des consommateurs et pour personnaliser les campagnes publicitaires.
  6. Professionnel de la Santé (médecins, chercheurs) : Dans le secteur de la santé, le machine learning aide à analyser des données cliniques, à prédire des maladies et à personnaliser les traitements pour les patients.
  7. Analyste Financier : Le machine learning permet d’analyser d’énormes ensembles de données financières pour identifier des tendances, faire des prévisions de marché et informer les décisions d’investissement.
  8. Chercheur en Sciences de la Vie : Le machine learning aide les chercheurs à analyser des ensembles de données biologiques complexes, à découvrir de nouvelles thérapies médicamenteuses et à comprendre les mécanismes des maladies.
  9. Spécialiste en Logistique : Dans la logistique, le machine learning optimise les chaînes d’approvisionnement, améliore la gestion des stocks et augmente l’efficacité des opérations de transport.
  10. Spécialiste en Ressources Humaines : Le machine learning aide à analyser les tendances du recrutement, à optimiser les processus de sélection et à personnaliser la gestion des carrières.

    Le machine learning est intégré dans ces métiers pour sa capacité à traiter et analyser de grandes quantités de données de manière efficace, à reconnaître des modèles, à faire des prédictions précises et à automatiser des tâches complexes. Cela conduit à une plus grande efficacité, une meilleure prise de décision et des innovations dans divers domaines. Factoriel, cabinet de recrutement IT en France compte de plus en plus de demandes de recrutement dans ces métiers de l’IA dont l’ingénieur ML.

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    Compétences techniques de l’ingénieur machine learning

    1. Programmation : Maîtrise de langages de programmation comme Python ou R, qui sont largement utilisés dans le développement de modèles de machine learning.
    2. Statistiques et Mathématiques : Compréhension approfondie des statistiques, probabilités, algèbre linéaire et calcul, essentielles pour la modélisation et l’analyse des données.
    3. Analyse de Données : Capacité à manipuler et analyser de grands ensembles de données, y compris le nettoyage des données, l’exploration des données et la visualisation.
    4. Apprentissage Automatique : Compréhension des différents types d’apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement) et des algorithmes associés.
    5. Traitement du Langage Naturel (NLP) : Connaissances en NLP pour analyser et comprendre le langage humain, utile dans de nombreuses applications de machine learning.
    6. Conception de Modèles : Capacité à concevoir, tester et déployer des modèles de machine learning efficaces et performants.
    7. Optimisation : Compréhension des techniques d’optimisation pour améliorer les performances des modèles.

     

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    11 Technologies que doit connaître un machine learning engineer

    La France est un acteur de plus en plus influent dans le domaine de l’intelligence artificielle IA, avec de plus en plus de startups et d’entreprises établies qui innovent dans ce secteur. Voici quelques sociétés françaises spécialisées dans l’IA :

    1. DeepMind Paris
      Bien que DeepMind soit basée à Londres, cette entreprise leader dans l’IA a ouvert un laboratoire de recherche à Paris, concentré sur le développement de l’intelligence artificielle générale.
    2. Dataiku
      Dataiku développe une plateforme qui permet aux entreprises de construire et de déployer des modèles d’apprentissage automatique, facilitant ainsi la démocratisation de l’IA.
    3. Snips (acquis par Sonos)
      Snips est une entreprise qui a développé une technologie d’assistant vocal respectueuse de la vie privée, qui peut fonctionner entièrement hors-ligne.
    4. Shift Technology
      Utilisant l’IA pour détecter les fraudes dans les demandes d’assurance, Shift Technology est une entreprise qui transforme le domaine de l’assurance grâce à l’intelligence artificielle.
    5. Exotec
      Exotec propose des solutions robotiques avancées pour les entrepôts, qui intègrent l’IA pour optimiser la logistique et la gestion des stocks.
    6. AnotherBrain
      Cette entreprise travaille sur une nouvelle génération d’IA inspirée par le cerveau humain, visant à créer des systèmes d’intelligence artificielle plus autonomes et économes en énergie.
    7. Prophesee
      Prophesee développe des systèmes de vision artificielle bio-inspirés qui imitent le fonctionnement de l’œil humain et le traitement visuel du cerveau.
    8. Meero
      Meero utilise l’IA pour révolutionner le domaine de la photographie, en offrant des services de retouche photo automatisés pour les professionnels.
    9. Tinyclues
      Tinyclues est une entreprise qui applique l’IA au marketing pour prédire et optimiser les campagnes marketing des entreprises.
    10. Owkin
      Owkin se concentre sur l’utilisation de l’IA pour faire avancer la recherche médicale, notamment en mettant en œuvre des modèles prédictifs pour le traitement des maladies.
    11. Ynsect
      Ynsect intègre l’intelligence artificielle dans l’agriculture verticale et l’élevage d’insectes, transformant le secteur agro-alimentaire par des solutions durables.

    Ces entreprises illustrent l’engagement et l’investissement de la France dans l’avenir de l’intelligence artificielle, à la fois dans le secteur de la recherche et du développement de produits commerciaux. Elles représentent une fraction de l’écosystème dynamique d’IA en France, qui continue de croître et de s’affirmer sur la scène mondiale.

    Quelles sont les entreprises qui recrutent des ingénieurs machine learning ? 

    Google, IBM, et des startups innovantes en France cherchent activement des ingénieurs ML. Le secteur est dynamique avec une demande en hausse constante.

    1. OVHcloud : OVHcloud, le géant français du cloud computing, intègre le machine learning dans ses solutions de cloud pour offrir des services d’analyse de données avancés.
    2. Capgemini : Capgemini, l’une des plus grandes entreprises de services informatiques en France, utilise le machine learning pour offrir des solutions d’automatisation et d’analyse de données à ses clients.
    3. Dassault Systèmes : Dassault Systèmes applique le machine learning dans ses solutions de conception, de simulation et de gestion de processus industriels.
    4. Thales : Thales utilise le machine learning pour développer des solutions avancées dans les domaines de la défense, de l’aéronautique, de l’espace et du transport.
    5. Atos : Atos intègre le machine learning dans ses offres de services numériques, notamment dans la cybersécurité, l’analyse de données et les solutions cloud.
    6. Safran : Safran, dans le secteur aéronautique et de la défense, utilise le machine learning pour améliorer la maintenance prédictive et l’efficacité opérationnelle.
    7. Orange : Orange, le géant des télécommunications, emploie le machine learning pour améliorer l’expérience client, la gestion du réseau et les services de sécurité.
    8. SNCF : La SNCF applique le machine learning pour optimiser la maintenance de ses réseaux ferroviaires et améliorer l’expérience voyageur.
    9. ENGIE : ENGIE utilise le machine learning dans le cadre de ses efforts de transition énergétique, notamment pour optimiser la gestion de l’énergie et le développement de solutions durables.
    10. Quantmetry : Quantmetry, une start-up spécialisée en data science et machine learning, offre des conseils et des solutions personnalisées dans différents secteurs.

      Selon le site ACTUIA.COM, les startups de l’IA 2023 2024 sont de plus de 590 en France ! et mettent l’IA au cœur de leur business. La majorité (60%) se situent en Ile-de-France, les régions Auvergne-Rhône-Alpes et Occitanie suivent avec 8%.

      Ces pépites à connaître: Alan, Contentsquare, Deepki, Descartes Underwriting, Dilitrust, Exotec, GoJob, Innovafeed et Leocare.

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      Quel est le salaire d’un Ingénieur Machine Learning ? 

      Les salaires des machine learning engineers s’élèvent à environ 45 000 € bruts par an au début de leur carrière. Après plusieurs années d’expérience, un machine learning engineer senior pourra prétendre à un salaire moyen allant de 55 000 € à 75 000 € bruts par an. Un cabinet de Recrutement DATA estime la fourchette entre 42k€et 59k€. Un autre propose 44.5k€ et 55k€.

      GLASSDOOR indique très récemment une fourchette de 47 k € – 61 k €/an
      Selon ESIEE, ses diplômés sortent avec 42 072 € en moyenne.
      Aux US les salaires sont plus elevés avec des fourchettes de salaire en moyenne de 160 000 $ par an. Regardez  Le top des entreprises US  qui paient le mieux les ML Engineer. 
      Si vous cherchez un cabinet de recrutement informatique pour recruter un ingénieur machine learning, contactez Factoriel.  

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      Quelles écoles pour devenir ingénieur machine learning ?

      Il n’y a pas spécialement une école qui propose un diplôme spécifique à l’ingénieur ML. Se sont des formations, et diplômes qui amènent à plusieurs métiers de l’IA dont le machine learning engineer.

      Voici en détails les écoles et leurs formations pour devenir Ingénieur ML.

      • IPSSI – Mastère Développement, Data & I.A : un programme d’alternance sur deux ans à l’issu duquel vous décrocherez votre diplôme d’un niveau 7 (Bac+5) reconnu par l’État.
      • G TECH : ÉCOLE DE DÉVELOPPEUR JEUX VIDÉO – MSc Développeur en Intelligence Artificielle et Data Intelligence
      • AIVANCITY = La Grande Ecole de l’intelligence Artificielle et de la Data  
          reconnue par l’Etat  –  3 à 5 ans post bac avec MSc Data Engineering  ou MSc Machine Leaning for Business Intelligence

       

      • EPITA avec :
        1. Parcours ingénieur avec spécialité SCIA – Data Science et Intelligence Artificielle
        2. Master of Science in  AI system ou AI for Marketing Strategy
      • ESIEA propose une Majeure Intelligence Artificielle & Data Science dès la 4ème année
      • ESIEE propose sa Filière Datascience et intelligence artificielle en 2 ans  (Bac +5 grade de master) et affiche même 42 072 € comme
        Salaire moyen d’embauche (brut) annuel France et international  

      De grandes entreprises recrutent ses diplômés telles BNP PARIBAS, SAUR, CA, SG, L’Oréal

      • L’EFREI propose la majeure « Data & Artificial Intelligence » entièrement en anglais. Les débouchés sont :
        1. Data Scientist
        2. Machine Learning Expert
        3. Computer Vision Engineer
        4. Data Analyst
        5. Chief Analytics Officer
      • ESILV propose sa Majeure data & IA
      • ISEN Brest et ISEN LILLE proposent un diplôme en IA préparant également aux métier d’Ingénieur en Machine Learning / Apprentissage non supervisé
      • GEN : grande école numérique propose une formation sans bac obligatoire d’Ingénieur Machine Learning entièrement suivie en ligne.
      • L’école Hexagone a ouvert un Master en IA axé sur la pratique

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      • ISIMA – filière Modélisation mathématique et science des données
      • ENSAI – Ingénieur Statisticien/Data Scientist
      • ENSAE PARIS – Diplôme d’Ingénieur, spécialisation Data science et statistique
      • CNAM – Ingénieur·e Informatique, big data et intelligence artificielle (en partenariat avec l’Université de Poitiers)
      • IMERIR – Bac+5 – MSIR Intelligence Artificielle
      • CYTECH – Diplôme d’ingénieur spécialités informatique et mathématiques appliquées
      •  ECE – Cycle Ingénieur (admission Bac+4) – Majeure Data & IA
      • Polytechnique – Master Artificial Intelligence & Advanced Visual Computing (2 ans)
      • Mine Paris Tech – Mastère spécialisé AIMove (12 mois)
      • Télécom Paris Tech – Mastère spécialisé en IA (13 à 15 mois)

      De grandes écoles de commerce (HEC, Essec) proposent également des enseignements en data science. Les universités de Nantes, Aix-Marseille, Paris Sud, Lyon I ou Toulouse III ont mis également en place des masters informatiques orientés IA

      •  ESIEE Paris – propose un programme d’ingénieur avec une spécialisation en data science et intelligence artificielle sur les deux dernières années du cursus. La formation est habilitée par la Commission des Titres d’Ingénieur (CTI).

      Vous pouvez nous contacter si vous voulez présenter votre école et ses formations diplômes en IA.

      Enfin, vous connaissez toutes (ou presque) les écoles qui proposent des diplômes en IA amenant au métier d’ingénieur machine learning

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