Ingénieur en machine learning

Profession : ingénieur en machine learning

En travaillant sur l’un des volets de l’intelligence artificielle, l’ingénieur en machine learning est capable d’améliorer et de moderniser les performances d’une machine (d’un ordinateur) en programmant des modèles d’intelligence artificielle à partir de données. D’en corriger également les problèmes. Ses missions peuvent le conduire par ailleurs à développer des programmes pour rendre autonomes en apprentissage les machines. Exemples de machine learning : la voiture autonome, les agents chatbot, la reconnaissance des images, etc.

Un métier qui exige alors une solide compréhension des mathématiques, des statistiques, de la programmation.

Ingénieur en machine learning, un métier qui fait sens

Devenir ingénieur en machine learning est un choix de carrière prometteur et qui peut faire sens pour certains. Technologie en plein essor avec des applications présentes dans de nombreux domaines, un spécialiste aura ainsi l’opportunité de travailler sur des sujets complexes, innovants, passionnants. Il peut être impliqué dans la conception, le développement et la mise en oeuvre des algorithmes qui parviendront à résoudre un problème ou à améliorer la machine. Si bien que la mission peut apporter du sens à sa carrière, en particulier si elle correspond à ses valeurs et attentes.

Le machine learning, c’est quoi ?

Dans la grande famille de l’intelligence artificielle se trouve le machine learning. Il s’agit d’une activité qui vise à donner aux machines la capacité d’apprendre et de s’améliorer à partir de données qu’elles traitent. L’objectif du machine learning est d’obtenir un modèle pouvant atteindre les meilleures performances. Le ML se différencie en deux approches : supervisé ou non supervisé. Pour la première, un spécialiste sert de guide et apporte l’enseignement à l’algorithme. Pour la seconde, pas de présence humaine. L’ordinateur tente de tout faire seul.

Les missions d’un ingénieur en machine learning

En fonction de l’entreprise et de son secteur d’activité, les missions seront différentes. Si bien qu’un ingénieur ne fera pas la même chose travaillant dans la santé ou le secteur du divertissement. Toutefois, si l’on devait résumer ses missions, celles-ci portent principalement sur :

• Développer des modèles d’apprentissage automatique
• Entraîner et évaluer des modèles existants
• Proposer des architectures spécifiques
• Améliorer des modèles
• Intégrer des modèles dans des applications ou systèmes
• Optimiser la performance, analyser les résultats
• Faire de la veille technologique

Les compétences d’un ingénieur en machine learning

Fin technicien, bon analyste, excellent développeur, l’ingénieur en machine learning dispose d’un ensemble de compétences apprises à l’école et perpétuellement mises à jour sur le terrain. A savoir :

• Langages de programmation (Python…)
• IA
• Machine learning
• Bases de données (SQL…)
• Les concepts d’apprentissage automatique
• Génie logiciel
• Anglais technique

Les qualités d’un ingénieur en machine learning

Si une entreprise recherche un individu compétent sur le plan technique, elle entend aussi recruter une personne aux qualités indispensables. Ainsi, un ingénieur doit :

• Posséder un intérêt pour l’innovation
• Être motivé par les sujets de machine learning et computer vision
• Savoir être autonome et être en capacité à s’adapter
• Disposer d’un esprit ouvert, organisé, structuré

Les soft skills recherchées par les entreprises

Il est essentiel de développer et de mettre en valeur certaines compétences non techniques, qui sont appelées « soft skills ». Elles sont aujourd’hui de plus en plus recherchées. Si bien qu’en tant qu’ingénieur en machine learning, il faut savoir faire preuve de capacité d’adaptation face aux évolutions croissantes des innovations, de posséder une capacité à analyser les situations avec discernement. D’être curieux, d’avoir la soif d’apprendre ou encore d’être à l’écoute des autres. Des compétences qui jouent un rôle important dans une réussite professionnelle et dans la capacité à travailler efficacement avec les autres.

Quelles études pour devenir ingénieur en machine learning ?

Quel diplôme ?

Ce métier exige un bon niveau de formation afin de répondre aux exigences que requièrent les missions. Fin connaisseur de l’IA, de la programmation informatique, des outils d’analyse, des algorithmes… tout cela demande des compétences élevées. D’autant plus recherchées par les entreprises. C’est pour cela que ça en fait un poste très sollicité. Si bien qu’une formation à niveau bac +5 sera indispensable en choisissant un MSc, un master ou encore un diplôme d’ingénieur.

Quel bac ?

Première étape avant d’envisager toute formation et de devenir ingénieur en ML, la case bac. Le choix du diplôme dépend des exigences des établissements d’enseignement supérieur, néanmoins il est courant de sélectionner un bac scientifique. Il offre une solide base en mathématiques, en physique et en sciences de l’ingénieur, qui sont des matières importantes dans le domaine de l’informatique. Ou un bac technologique STI2D qui focalise l’enseignement sur les sciences de l’ingénieur et de la technologie. Une bonne entrée en matière également.

Quelles sont les bonnes questions à se poser avant de s’orienter dans le domaine du machine learning ?

Prenez le temps de vous interroger sur votre avenir en vous posant plusieurs questions. Cela permet de mieux définir son projet d’orientation et professionnel :

• Pourquoi je souhaite travailler dans ce domaine ?
• Ai-je un niveau ou au moins une appétence pour les matières scientifiques ?
• Ai-je déjà fait du code ?
• Ai-je des connaissances en machine learning ?
• Comment se former ?
• Quelle école choisir ?
• Pourquoi choisir une école ?
• Pour quelle raison faire un Bachelor ou un MSc ?
• Quel est le contenu des formations ?
• Qui intervient en cours ? Des professionnels du terrain ?
• Des stages sont-ils organisés ?
• L’école dispose-t-elle d’un bon réseau d’entreprises ?
• Quels sont les débouchés possibles ? Les opportunités sont-elles nombreuses ?
• Dans quel studio travailler ?
• Quels sont les autres domaines où je peux travailler ?
• Est-il possible de travailler à l’étranger ?

Le programme de nos formations

Nos deux diplômes permettent d’acquérir des compétences techniques demandées par les professionnels. Elles répondent ainsi aux attentes du secteur et sont adaptées à ses évolutions.

Pour le Bachelor, les cours portent sur :

• L’histoire du jeu vidéo
• Le game design
• La photographie
• Le sound design
• L’informatique
• Le code
• Les systèmes réseaux
• Les bases données
• Le moteur jeu
• Le développement d’applications web
• L’économie du jeu
• Le droit du travail et des sociétés
• L’anglais

Voir plus de détails sur le programme du Bachelor

Pour le MSc :

• Développement d’un outil de visualisation de données
• Développement d’une IA pour la détection de déplacement et applications
• Mise en place d’une architecture big data
• Développement d’un outil de récupération de données massives
• Développement d’une IA générative : texte, image, son ou vidéo (séquences d’images)
• Mise en place d’un système de reconnaissance en utilisant des réseaux de neurones
• Création d’un outil de détection de similitudes dans les documents 
• L’intelligence artificielle à travers la réalisation d’un jeu sur le moteur de jeu Unity
• Culture du jeu vidéo
• Game design & Level design
• Création d’entreprise
• Anglais

Voir plus de détails sur le programme du MSc

S’inscrire à nos formations

La validation d’un bac avec une spécialité en mathématiques ou d’un bac STI2D représente la condition pour entrer en première année de Bachelor. Aux étudiants en deuxième année de BTS, BUT informatique, technologique ou de Licence 2 scientifique ou informatique, il est possible d’intégrer directement la troisième année de formation.

A noter que les candidatures en première année de Bachelor sont libres puisque nous ne sommes pas dans le processus Parcoursup.

Enfin, concernant le MSc Développeur en Intelligence Artificielle et Data Intelligence, il faut avoir validé un bac +3 pour postuler en 4ème année.

Plus d’informations sur le processus d’inscription G. Tech

Trouver un stage ou une alternance

Stages et périodes d’alternance offrent de nombreux avantages pour les étudiants. A la fois, ce sont des expériences pratiques qui donnent l’occasion d’appliquer ses connaissances en IA et en programmation. De développer des compétences spécifiques. D’évoluer au contact de professionnels expérimentés. Ils peuvent observer et apprendre les bonnes pratiques, les compétences techniques spécifiques et les méthodologies de travail propres à l’entreprise. Un stage est aussi un moyen pour constituer son réseau, ajouter une ligne au CV, etc.

C’est pourquoi à G. Tech, nous proposons des stages tout au long du cursus, de 2 mois en première année de bachelor à de l’alternance dans le MSC.

Sachez que pour trouver un employeur, nous publions régulièrement des offres au sein de l’école. Si vous voulez en savoir plus sur les stages déjà effectués par nos étudiants rendez-vous ici et pour les alternances sur cette page.

Le salaire d’un ingénieur en machine learning

Les opportunités d’emploi sont de plus en plus nombreuses du fait que le profil est recherché. Si bien que les salaires suivent. Entre 3 750 euros brut par mois à plus de 6 000 euros, selon l’expérience.

C’est véritablement à l’étranger que les salaires sont plus élevés. On constate par exemple au Canada, une moyenne annuelle de 135 000 dollars, soit 11 250 dollars par mois.

Pour avoir une idée des salaires dans le monde du jeu vidéo, consultez le classement des métiers du jeu vidéo que nous avons établi.

Dans quelle entreprise travailler ?

Métier en devenir aux opportunités grandissantes, travailler en tant qu’ingénieur en machine learning peut s’effectuer dans de nombreux secteurs d’activité. Au CEA, au CNRS, pour le groupe Air France-KLM, pour Enchanted Tools, etc. Un choix dicté par l’affinité pour un domaine en particulier.

Les conditions de travail

Variant en fonction du secteur d’activité, de la taille de l’entreprise et de la culture organisationnelle, de bonnes conditions de travail doivent cependant être réunies pour travailler efficacement. Cela veut donc dire : horaires de travail équilibrés, environnement de travail sain et sûr, rémunération attractive, perspectives de développement professionnel, communication transparente ou encore reconnaissance des missions effectuées.

Les horaires

Il va réaliser en moyenne 35 heures par semaine. En fonction de la charge de travail, parfois ce volume d’heures peut être plus important. Dans certains cas, des horaires de travail flexibles sont proposés avec la possibilité de mener ses missions à distance. Ce qui contribue à l’équilibre vie personnelle et vie professionnelle.

Rattachement hiérarchique

Plusieurs cas de figure : l’ingénieur en ML travaille directement sous la responsabilité de la direction de la recherche. Il peut aussi évoluer sous le lead ingénieur ou encore le directeur de l’innovation, le responsable machine learning.

Comment trouver un emploi d’ingénieur en machine learning ?

Indeed, Linkedin, réseau professionnel, Gaming Jobs, l’AFJV, candidature spontanée… trouver un emploi d’ingénieur en machine learning demande investissement, persévérance et patience. Il est nécessaire d’activer tous les leviers disponibles pour trouver un employeur.

Evolution de carrière

Tout dépend des envies et des projets de carrière. Un ingénieur peut prendre du grade et évoluer vers les métiers d’ingénieur informatique, de développeur de logiciel ou encore en restant dans le domaine de l’IA avec la fonction de data scientist.

Ingénieur en machine learning freelance, comment faire ?

Avec une demande en croissance, se développe également le statut d’ingénieur en machine learning freelance. Polyvalent, il saura ainsi travailler sur des missions différentes pour des clients qu’il aura choisis.  Il pourra alors mettre son expertise au service d’entreprises qui font le choix de développer cette technologie de l’IA. Expérience et maîtrise technologique seront deux atouts à mettre en avant pour capter sa clientèle. Si l’indépendance est synonyme de liberté, un prestataire doit être capable de répondre dans les temps à ses commandes, de bien s’organiser, d’être rigoureux, bon communicant, etc. Des atouts attendus par les clients.

Comment devenir ingénieur en machine learning à l’étranger ?

Un peu partout dans le monde, le métier d’ingénieur en machine learning est demandé. Il existe une multitude d’opportunités d’emploi et ce, quel que soit le secteur. C’est pourquoi, il est tout à fait envisageable de vivre une expérience à l’international. A condition bien entendu d’être compétent en machine learning, de parler anglais et d’être motivé à savoir analyser et tester des programmes tout en proposant des solutions adaptées. Une occasion également d’apprendre une autre culture et de découvrir d’autres méthodes de travail. Pour trouver un job, consultez les plateformes en ligne. Candidature spontanée, Linkedin, réseau sont autant de moyens à activer.

Les avantages et les inconvénients de ce métier

Comme pour tout métier, il faut composer avec des avantages et des inconvénients. A savoir :

Avantages

• Métier de plus en plus demandé
• Missions attractives
• Salaire intéressant
• Secteurs d’activités larges
• Environnement international

Inconvénients

• Savoir répondre à la complexité technique
• Capacité à gérer le stress
• Capacité à s’adapter aux évolutions très rapides du secteur

En résumé

Comment devenir ingénieur en machine learning ?

En tant qu’expert de l’intelligence artificielle, des mathématiques, de la programmation, un ingénieur en machine learning doit être en mesure de pouvoir développer ou améliorer des modèles algorithmiques afin de rendre un ordinateur encore plus performant. Pour cela, il est nécessaire de se former à l’apprentissage des bases de son métier. Ce qu’offre notre MSc Développeur en Intelligence Artificielle et Data Intelligence. Un diplôme en deux années après un bac +3 validé qui se déroule principalement en alternance.