Les 7 meilleures options de carrière dans l'apprentissage automatique et le cloud

Le Machine Learning n'est plus un mot à la mode - c'est une réalité vivante de notre époque qui a donné naissance à de nombreux métiers uniques dans le domaine de la Data Science. Autrefois une technologie hors de portée des petites et moyennes entreprises, le ML est désormais une technologie grand public, grâce au cloud public.

Aujourd'hui, les principales plates-formes de cloud computing comme Amazon (AWS), Google (ML Engine) et Microsoft (Azure) ont contribué à démocratiser l'IA et le ML et à les rendre à la fois accessibles et abordables. Les plates-formes cloud, grandes et petites, réinventent l'IA et le ML pour créer des services innovants qui peuvent positionner ces technologies perturbatrices au sein des structures organisationnelles.

De tous les services offerts par le cloud, les plateformes ML sont l'un des services à la croissance la plus rapide. Ceci est principalement dû à la polyvalence avec laquelle ils peuvent être déployés. Contrairement à d'autres services basés sur le cloud, les plates-formes cloud ML peuvent être fournies via une multitude de modèles de livraison différents, y compris l'informatique cognitive, l'informatique basée sur GPU, l'apprentissage automatique automatisé et la gestion des modèles ML.

Alors qu'un nombre croissant d'entreprises de tous les secteurs industriels tirent parti du ML, cela stimule les perspectives d'emploi dans ce domaine. Selon le rapport 2019 d'Indeed sur "Les meilleurs emplois aux États-Unis", Machine Learning Engineer est le poste le mieux classé avec une croissance stupéfiante de 344 % et un salaire de base moyen de 146 085 $ par an !

Et avec l'évolution du cloud en tant que destination majeure pour les projets et services basés sur le ML, les carrières dans le cloud montent également en flèche. Même en Inde, c'est l'un des emplois les mieux rémunérés pour les étudiants de première année. On estime que d'ici 2021, le chiffre d'affaires total des services de cloud computing dépassera 300 milliards de dollars .

L'apprentissage automatique dans le cloud est la nouvelle tendance du secteur car, lorsqu'ils sont combinés, le potentiel et les capacités du ML et du cloud se multiplient. Étant donné que le ML dans le cloud n'exige pas un ensemble spécifique de compétences avancées (une connaissance de base des concepts de ML et de la plate-forme cloud suffira), il présente une merveilleuse opportunité de carrière. De plus, le cloud rend les modèles/services ML beaucoup plus évolutifs, offrant suffisamment de possibilités pour répondre aux exigences commerciales dynamiques.

Maintenant, sans plus tarder, examinons certains des profils d'emploi les plus demandés en ML dans le cloud.

Top 5 des profils d'emploi en apprentissage automatique et cloud

1. Ingénieur en apprentissage automatique

Le profil de poste d'un ML Engineer est l'un des rôles les plus recherchés dans le domaine de la science des données. Les ingénieurs ML sont principalement responsables de la conception et de la mise en œuvre d'algorithmes ML à l'aide de différents langages de programmation et bibliothèques ML. Ces algorithmes ML sont ensuite utilisés pour traiter et analyser de grands ensembles de données afin d'en extraire et d'en découvrir des modèles significatifs.

2. Scientifique des données (utilisant le cloud)

À la lumière de la pile toujours croissante de Big Data, le cloud est devenu la destination ultime pour le stockage et l'accès aux données. Par conséquent, comprendre le fonctionnement du cloud est essentiel pour un Data Scientist. Habituellement, les Data Scientists doivent travailler avec une variété de données (structurées, semi-structurées, non structurées), d'outils d'analyse et de langages de programmation en tirant parti de la plate-forme cloud.

3. Ingénieur de données

Les ingénieurs de données développent, construisent, testent et maintiennent des architectures de données importantes, y compris des bases de données et des systèmes de traitement à grande échelle au sein d'une organisation. Les ingénieurs de données traitent souvent des données brutes qui peuvent ou non être validées, et par conséquent, elles peuvent contenir des erreurs humaines ou machine. Ils utilisent différents outils et langages de programmation pour améliorer la qualité, l'efficacité et la fiabilité des données.

4. Ingénieur DevOps

Les ingénieurs DevOps sont des experts en informatique qui connaissent bien le cycle de vie du développement logiciel (SLDC). Ils travaillent en étroite collaboration avec les développeurs de logiciels et les équipes d'exploitation pour gérer et superviser les versions de code. Les ingénieurs DevOps ont généralement une excellente compréhension des outils d'automatisation nécessaires à la construction de pipelines numériques (pipelines CI/CD). Ils déploient les mises à jour des produits, identifient les problèmes (le cas échéant) en production et mettent en œuvre les intégrations nécessaires pour répondre aux besoins des clients.

5. Ingénieur logiciel/développeur (apprentissage automatique)

Les ingénieurs/développeurs de logiciels sont principalement responsables du développement de logiciels capables de résoudre les problèmes et les défis de l'entreprise. Les ingénieurs/développeurs logiciels utilisent diverses techniques et outils ML dans l'ensemble du SLDC pour analyser les besoins des clients et concevoir, tester et développer le logiciel en conséquence. Ils doivent travailler en permanence pour améliorer le système et la qualité des produits en identifiant les problèmes, en les résolvant et en trouvant de nouvelles opportunités d'amélioration à l'aide de différents outils et algorithmes de ML.

6. Ingénieur en apprentissage profond

Les Deep Learning Engineers sont des experts en ML spécialisés dans les plateformes de Deep Learning. Leur tâche principale est de développer des modèles/systèmes de programmation intelligents qui peuvent imiter la fonction du cerveau humain. Pour atteindre cet objectif, les ingénieurs en apprentissage profond utilisent des réseaux de neurones artificiels pour construire des machines qui peuvent fonctionner sans intervention humaine et apprendre de l'expérience.

7. Responsable du programme technique

Les gestionnaires de programmes techniques sont chargés de superviser et de gérer toutes sortes de projets techniques à chaque étape du développement, de l'idée et de la conception à l'achèvement. Les gestionnaires de programmes techniques travaillent continuellement pour identifier de nouvelles sources de revenus pour l'entreprise et développer de nouveaux produits pour augmenter les bénéfices de l'entreprise. Ils dirigent des équipes de développeurs de projets et de concepteurs et rendent compte aux cadres supérieurs de la direction.

Conclusion

Pour conclure, les perspectives de carrière dans le ML et le cloud semblent très prometteuses. Ces domaines étant en constante évolution, de nouvelles percées sont réalisées chaque jour. La croissance rapide et l'adoption des technologies de ML et de cloud créent en outre une demande massive de professionnels ayant des compétences en ML et en cloud computing.

Un autre avantage d'une carrière dans le ML et le cloud est que la pénurie de talents dans ces domaines a poussé les salaires de la plupart des profils d'emploi à six chiffres. Alors, rassurez-vous, toute personne souhaitant faire carrière dans le ML ou le cloud peut s'attendre à un avenir prometteur tout en gagnant des tonnes d'argent !

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