Le machine learning (ML) est la branche de l’intelligence artificielle dans laquelle nous utilisons des algorithmes pour apprendre à partir des données fournies afin de faire des prédictions sur des données invisibles. Récemment, la demande d’ingénieurs en apprentissage automatique a rapidement augmenté dans les domaines de la santé, de la finance, du commerce électronique, etc. Selon Glassdoor, le salaire médian d’un ingénieur ML est de 131 290 $ par an. En 2021, le marché mondial du ML était évalué à 15,44 milliards de dollars. Il devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) supérieur à 38 % jusqu’en 2029.
Un ingénieur en apprentissage automatique est un programmeur expert qui conçoit, développe et déploie des systèmes pour automatiser la modélisation prédictive. ML Engineer fait partie d’une équipe plus large, comprenant des scientifiques des données, des ingénieurs, des analystes commerciaux et des parties prenantes. Il est un expert dans la manipulation de grands ensembles de données, l’expérimentation de modélisation itérative et l’optimisation des modèles d’apprentissage automatique. Ce blog explorera ce que fait un ingénieur ML, ses qualifications et son cheminement de carrière pour devenir ingénieur en apprentissage automatique.
Rôles et responsabilités d’un ingénieur en apprentissage automatique
Rôles et responsabilités de un ingénieur ML varie selon les secteurs, en fonction de la taille de l’organisation et de la disponibilité d’autres rôles, notamment des scientifiques de données, des ingénieurs de données et des analystes de données. Généralement, un ingénieur ML effectue les tâches suivantes :
Comprendre le problème commercial et l’objectif finalPrétraiter les données pour les rendre prêtes pour le modèle.Exécuter des tests statistiques et une analyse exploratoire des données pour des informations plus approfondiesSélectionner le modèle et les techniques appropriés pour les donnéesÉvaluer les performances du modèleOptimiser les systèmes d’apprentissage automatiqueCommuniquer les résultats avec les scientifiques des données, les ingénieurs des données et les parties prenantesFaire le modèle formé disponible pour faire des prédictions ou prendre des décisions pour des applications ou des services en directAssurer l’évolutivité, la gestion des versions et la journalisation du modèle déployéSurveiller et résoudre les problèmes liés au modèle déployéRester en contact avec les dernières recherches et algorithmes
Compétences requises pour devenir un ingénieur en apprentissage automatique
Compétences en programmation
Maîtriser les concepts de programmation en Python ou R est la compétence technique la plus importante pour un ML Engin euh. Une expertise dans les bibliothèques et les frameworks est nécessaire, qui sont les suivants:
NumPy (Calcul scientifique)Pandas (Manipulation de données)Matplotlib/Seaborn (Exploratory Data Analysis)Scikit-learn (Machine Learning Modeling)PyTorch/TensorFlow/Keras (Deep Modélisation d’apprentissage)Apache Spark (prétraitement des données)
Concepts d’apprentissage automatique
La compréhension des algorithmes couramment utilisés est nécessaire pour devenir ingénieur ML. Ces algorithmes et concepts sont les suivants :
Régression linéaire, régression logistique, arbres de décision et réseaux de neuronesApprentissage supervisé, non supervisé et semi-superviséGradient DescentRegularizationOverfitting and UnderfittingClassification, Regression, Anomaly Detection, and Clustering
De plus, une compréhension de SQL, Git et Cloud Computing sont également nécessaires.
Mathématiques (statistiques et probabilités)
Étant donné que les statistiques et les probabilités sont à la base de nombreux algorithmes de ML, une bonne maîtrise des mathématiques est un prérequis. La probabilité est utilisée dans de nombreux algorithmes et techniques, tels que le modèle de Markov caché, les algorithmes naïfs de Bayes et la probabilité conditionnelle. Les concepts statistiques clés incluent les distributions de probabilité (distribution normale, de Poisson, uniforme, etc.), les mesures de tendance centrale et de propagation, les tests d’hypothèses (ANOVA, chi carré, etc.), l’inférence bayésienne, etc.
Compétences non techniques
Les compétences non techniques sont tout aussi cruciales pour un ingénieur ML. Il doit être capable de communiquer et de coopérer avec les autres membres de l’équipe, tels que les ingénieurs de données et les analystes de données. Il doit avoir de la créativité et des compétences en résolution de problèmes pour résoudre les problèmes du cycle ML et une capacité d’adaptation pour apprendre de nouvelles technologies. Les compétences en gestion de projet sont essentielles pour gérer et mener à bien des projets de manière efficace.
Parcours de carrière d’ingénieur en apprentissage automatique
L’apprentissage automatique offre une carrière prometteuse. La voie suivante peut être adoptée pour y faire carrière :
Baccalauréat en informatique ou un programme pertinent
De nombreuses entreprises exigent que les candidats aient un baccalauréat. Les ingénieurs ML viennent d’horizons divers; un baccalauréat en informatique, en mathématiques ou en statistiques constituerait une base solide pour une personne poursuivant une carrière dans ce domaine.
Certification
Diverses plates-formes Edtech bien connues offrent l’apprentissage automatique cours et programmes. Suivre ces cours vous aidera à apprendre la programmation et l’apprentissage automatique. Cela renforcera également votre crédibilité en tant que professionnel expert.
Construire un portefeuille
Construire un portefeuille en utilisant les compétences que vous avez acquises est la partie la plus cruciale du cheminement de carrière d’ingénieur ML. Pour cela, prenez des ensembles de données du monde réel et transmettez-les tout au long du cycle de vie de l’apprentissage automatique. Après l’avoir déployé, documentez vos résultats sur GitHub ou via un article de blog. Réalisez plusieurs projets de portefeuille pour ajouter des prototypes à votre CV.
Pour conclure, Machine Learning Engineer est un rôle en constante évolution. Chaque année, des recherches et des produits révolutionnaires sont proposés par des instituts de recherche. Une personne poursuivant une carrière dans ce domaine devrait se consacrer à l’apprentissage tout au long de la vie et s’adapter à mesure que la technologie s’améliore.