Qu’est-ce qu’un Machine Learning Engineer ?

Les Machine Learning Engineer sont des programmeurs techniquement compétents qui recherchent, construisent et conçoivent des logiciels auto-exécutables pour automatiser les modèles prédictifs. Un Machine Learning Engineer construit des systèmes d'intelligence artificielle (IA) qui exploitent d'énormes ensembles de données pour générer et développer des algorithmes capables d'apprendre et éventuellement de faire des prédictions.

Chaque fois que le logiciel effectue une opération, il "apprend" de ces résultats pour effectuer les opérations futures avec plus de précision.

Pour concevoir des systèmes de machine learning, l'ingénieur doit évaluer, analyser et organiser les données, exécuter des tests et optimiser le processus d'apprentissage afin de contribuer au développement de modèles de machine learning performants.

Quelles sont les responsabilités d’un Machine Learning Engineer ?

Les tâches varient en fonction de la taille de l'organisation et de l'équipe Data Science :

• Concevoir, développer et rechercher des systèmes, des modèles et des schémas de machine learning.
• Étudier, transformer et convertir des prototypes de data science.
• Recherche et sélection des ensembles de données appropriés
• Effectuer des analyses statistiques et utiliser les résultats pour améliorer les modèles
• Formation et recyclage des systèmes et modèles de machine learning 
• Identifier les différences dans la distribution des données qui pourraient affecter les performances des modèles dans des situations réelles.
• Visualisation des données 
• Analyser les cas d'utilisation des algorithmes de ML et les classer en fonction de leur probabilité de réussite.
• Enrichir les frameworks et bibliothèques ML existants
• Vérifier la qualité des données et/ou la garantir par le nettoyage des données.

Quelles sont les compétences d’un bon ML Engineer ?

Voici quelques caractéristiques d'un bon expert en machine learning :

Solides programmeurs informatiques

Pour faire carrière dans l'IA et le machine learning, il faudra apprendre à programmer. Un programmeur doit comprendre les langages fréquemment utilisés, notamment C++, Java et Python, et ce n'est pas tout. Des langages comme R, Lisp et Prolog sont également devenus des langages importants pour le machine learning. 

Des bases solides en mathématiques et en statistiques

Il n’est pas possible de maîtriser le machine learning sans avoir au moins quelques notions de mathématiques. Au cœur de nombreux algorithmes de machine learning se trouve une caractérisation formelle des probabilités et des techniques qui en découlent. Le domaine des statistiques y est étroitement lié et fournit diverses mesures, distributions et méthodes d'analyse nécessaires pour construire et valider des modèles à partir de données observées. Essentiellement, de nombreux algorithmes de machine learning sont des extensions des procédures de modélisation statistique.

Les professionnels du machine learning sont des résolveurs de problèmes créatifs

Les meilleurs ingénieurs en apprentissage automatique sont animés par la curiosité. Ils ne réagissent pas par la frustration lorsqu'un modèle ou une expérience échoue, mais au contraire, ils sont curieux de savoir pourquoi.

Mais ils résolvent également les problèmes de manière efficace. Les pros du machine learning développent des approches généralisées pour corriger les bogues et les erreurs de classification dans leurs modèles, car la correction de bogues individuels prend beaucoup de temps et rend les modèles plus difficiles et plus complexes à utiliser.

Ils aiment le processus itératif

Le machine learning est par nature un processus itératif. Pour être efficace dans ce rôle, il faut vraiment aimer ce style de développement. Construire un système de machine learning signifie que l'on construit rapidement un modèle très simple, pour commencer, puis que l'on itère pour l'améliorer à chaque étape.

Une forte intuition des données

Il n'y a pas de machine learning sans analyse des données. Un bon ML engineer ou un bon data scientist doit être capable de passer rapidement au crible de grands ensembles de données, d'identifier des modèles et de savoir comment utiliser ces données pour parvenir à des conclusions significatives et exploitables.

Ils doivent également être habiles à construire des pipelines de big data. Et il doit également comprendre le pouvoir de la visualisation. Il faudra être à l'aise avec les outils de visualisation des données tels qu'Excel, Tableau, Power BI, Plotly et Dash.

Comment devenir Machine Learning Engineer ?

Bien qu'un machine learning engineer puisse débuter dans un grand nombre de disciplines, la plupart des ingénieurs ont une formation en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou en science des données.

Avec qui un machine learning engineer travaille-t-il ?

En fonction de la taille de l'entreprise, un ML Engineer travaillera très probablement au sein d'une équipe de data science plus importante. Cette équipe peut comprendre des spécialistes des données, des data analyst, des data engineer, des data architect et des administrateurs de bases de données. 

Quels sont les jobs similaires à celui d’ML Engineer ?

Dans le domaine plus large de la science des données, il existe de nombreux professionnels des données qui remplissent des rôles similaires à celui d'un machine learning engineer.

Data Scientist : 

Le rôle du Data Scientist se situe à la jonction de la technologie et des affaires. Il doit avoir le sens des affaires pour comprendre les défis auxquels les entreprises sont confrontées, puis utiliser l'analyse et le traitement des données pour trouver des solutions et des opportunités. Il lui incombe de trouver des informations exploitables enfouies dans des données non structurées et d'utiliser ces données pour effectuer des analyses prédictives. Les tendances et les modèles que les data scientists trouvent aident les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données et, en fin de compte, à augmenter leurs revenus.

Data Analyst : 

Les data analysts s'occupent de la visualisation, de la mise en commun et du traitement des données. L'une des responsabilités ou compétences les plus importantes d'un data analyst est l'optimisation, où il crée et modifie des algorithmes qui peuvent être utilisés pour extraire des informations sans corrompre les données.

Data Engineer : 

Un data engineer construit et test des écosystèmes de big data évolutifs afin que les data scientists disposent de systèmes de données stables et optimisés sur lesquels ils peuvent exécuter leurs algorithmes. C'est également le travail d'un data engineer de mettre à jour les systèmes existants avec des versions améliorées des technologies actuelles. Le data science consiste aussi souvent à construire des algorithmes pour aider à donner aux entreprises ou aux clients un accès plus facile aux données brutes.

Ingénieur en intelligence artificielle (IA) : 

Les ingénieurs en IA travaillent avec des techniques traditionnelles de machine leaning, comme le traitement du langage naturel (NLP) et les réseaux neuronaux, pour construire des modèles qui alimentent les applications d'IA.

Ingénieur en logiciel (Software Engineer) : 

Le génie logiciel consiste à utiliser l'analyse mathématique et les principes de l'informatique pour concevoir et développer des logiciels. Les ingénieurs en logiciel développent toutes sortes de logiciels, notamment des systèmes d'exploitation, des jeux informatiques, des applications et des systèmes de contrôle de réseau. Au quotidien, selon la phase de développement du logiciel, un développeur de logiciels s'assure du bon fonctionnement des programmes actifs, effectue des mises à jour, corrige les bogues et crée de nouveaux programmes. L'ingénierie logicielle couvre une variété de technologies, des appareils de la maison intelligente aux assistants virtuels.

Pour conclure, une carrière dans le machine learning offre une grande diversité. Pratiquement tous les secteurs d'activité ont intérêt à investir plus d'argent, de temps et de ressources dans l'exploitation des données.