Salaire d'un ingénieur en apprentissage profond en Inde en 2022 [Pour les débutants et les expérimentés]

L'apprentissage en profondeur (DL) est une sous-branche de l'apprentissage automatique qui se concentre sur une chose : concevoir et développer des machines intelligentes capables d'apprendre par l'expérience et des exemples via la méthode des essais et des erreurs. Les réseaux de neurones artificiels inspirés de la structure neuronale du cerveau humain forment le cœur du Deep Learning.

Tout comme les neurones du cerveau humain peuvent envoyer et recevoir des signaux pour traiter des informations et effectuer des tâches, les RNA fonctionnent également de la même manière. Le réseau neuronal se compose de plusieurs couches qui contiennent en outre de nombreux nœuds qui envoient et reçoivent des signaux d'une couche à une autre pour le traitement des données.

Bien que les modèles d'apprentissage en profondeur soient alimentés en données pour les former, ils peuvent éventuellement effectuer des tâches de type humain en apprenant par l'expérience. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur exécutant ces modèles avancés apprennent à effectuer des tâches de classification directement à partir d'images, de texte ou d'entrées sonores.

Lorsqu'ils sont bien entraînés, leurs performances et leur précision peuvent souvent dépasser celles des humains. Les voitures autonomes, les moteurs de recommandation utilisés par les plateformes en ligne (Amazon et Netflix), les assistants virtuels (Siri, Alexa, Cortana), la reconnaissance virtuelle, sont quelques-unes des plus grandes applications du Deep Learning. En savoir plus sur les applications d'apprentissage en profondeur dans le monde réel.

Qu'est-ce qu'un ingénieur en apprentissage profond ?

Les Deep Learning Engineers sont des experts en Machine Learning et Deep Learning. Leur principale responsabilité est d'utiliser des plates-formes et des algorithmes DL pour effectuer des tâches spécifiques afin de poursuivre l'objectif plus large - l'intelligence artificielle.

Les ingénieurs en apprentissage profond forment des modèles DL avec des ensembles de données volumineux et complexes pour développer des systèmes intelligents capables d'imiter les fonctions cérébrales et d'effectuer des tâches qui nécessitent une cognition (mais sans ou avec une intervention humaine minimale). Pour atteindre cet objectif, ils exploitent la puissance des réseaux de neurones.

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Les ingénieurs en apprentissage profond développent des systèmes capables de transférer efficacement des données et également d'écrire/implémenter un code de programmation complexe pour diriger des parties du réseau neuronal afin qu'elles fonctionnent en fonction de la tâche à accomplir. Les modèles de Deep Learning créés par Deep Learning Engineers sont utilisés dans de nombreuses applications du monde réel, y compris le traitement du langage naturel, la classification d'images, la reconnaissance d'images/parole, la reconnaissance faciale, la détection de fraude, les prévisions de marché, l'analyse d'images médicales, et bien plus encore.

Bien que les ingénieurs en apprentissage profond doivent avoir une base solide dans les bases de l'apprentissage automatique, y compris les mathématiques et les statistiques, ils doivent également bien connaître l'exploration de données, l'analyse prédictive et l'analyse exploratoire des données.

Responsabilités d'un ingénieur en apprentissage profond

• Avoir une compréhension approfondie des fondamentaux de l'informatique - structures de données, algorithmes, calculabilité et complexité, et architecture informatique.
• Utiliser des formules et des techniques mathématiques pour effectuer des calculs complexes et concevoir des algorithmes avancés.
• Avoir une bonne connaissance de l'apprentissage automatique et des algorithmes ML/DL.
• Pour étendre les bibliothèques et frameworks ML/DL existants
• Développer des algorithmes basés sur des procédures de modélisation statistique.
• Construire et maintenir des solutions ML/DL évolutives en production.
• Analyser des ensembles de données volumineux et complexes pour en extraire des informations.
• Pour former et recycler les systèmes ML/DL en tant que de besoin.
• Pour se familiariser avec divers algorithmes et bibliothèques ML/DL, ils doivent savoir comment et quand les utiliser.
• Gérer l'infrastructure et les pipelines de données nécessaires pour faire passer le code du stade de développement à celui de production.
• Collaborer avec les ingénieurs de données pour concevoir et développer des pipelines de données et de modèles.
• Démontrer une compréhension de bout en bout des applications ML/DL (y compris, mais sans s'y limiter, les algorithmes, bibliothèques et frameworks ML et DL).
• Collaborer avec les parties prenantes du projet pour identifier et évaluer les problèmes commerciaux, clarifier les exigences et définir la portée de la résolution nécessaire.
• Fournir une assistance aux ingénieurs ML/ingénieurs de données dans la mise en œuvre des techniques ML et DL correctes dans un produit.

Compétences requises pour devenir Ingénieur Deep Learning

Un ingénieur en apprentissage profond doit posséder :

• Compétences mathématiques et statistiques exceptionnelles pour effectuer des calculs complexes.
• Compréhension approfondie des structures de données, de la modélisation des données et de l'architecture logicielle.
• La possibilité de travailler avec divers frameworks et bibliothèques ML et DL comme TensorFlow, Keras, Caffe, PyTorch, DeepLearning4J, Theano, etc.
• La capacité d'écrire du code précis et efficace en Python, Java et R.
• Excellentes compétences de communication écrite et verbale.
• Excellente compétence en analyse et résolution de problèmes.
• Un esprit créatif avec une attention aux détails.

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Comment devenir Ingénieur Deep Learning ?

Puisqu'on ne peut pas devenir un ingénieur en apprentissage profond tout de suite, vous devez commencer votre parcours d'apprentissage en profondeur à partir de la base - soit en commençant en tant qu'ingénieur logiciel, ou ingénieur de données, ou ingénieur ML. Tous ces rôles professionnels ont une base commune - mathématiques, statistiques, probabilités et, bien sûr, programmation.

Une carrière dans l'apprentissage en profondeur exige que vous connaissiez bien les concepts de l'apprentissage automatique, y compris les techniques d'apprentissage supervisées et non supervisées. Il existe de nombreuses ressources d'apprentissage en ligne pour vous aider à maîtriser la partie théorique du ML et du DL.

De plus, comme nous l'avons mentionné précédemment, il est crucial de se familiariser avec les différentes bibliothèques et frameworks ML/DL pour la construction de modèles. Et comme la plupart des bibliothèques et frameworks populaires sont basés sur Python, vous devez maîtriser le langage de programmation Python.

Une fois que vous maîtrisez ces bases, vous devriez commencer à mettre en œuvre vos connaissances théoriques dans des expérimentations pratiques. Vous pouvez le faire en prenant de petits projets ML/DL - Kaggle est l'une des meilleures plateformes pour trouver des projets amusants et stimulants. Essayez de travailler sur des modèles ML qui incluent la régression logistique, le clustering K-means, les machines vectorielles de support et d'autres algorithmes avancés.

Deep Learning est un mélange de différentes choses telles que la formation de modèles, la logique métier de codage, la fonctionnalité de conception, les tests unitaires, l'optimisation de modèles, et bien plus encore. Par conséquent, avant de pouvoir maîtriser le Deep Learning, vous devez apprendre les autres éléments, y compris la programmation, l'exploration de données, l'analyse prédictive, les bibliothèques/frameworks ML, etc.

Ainsi, comme vous pouvez le voir, la voie pour devenir un ingénieur en apprentissage profond n'est pas directe. Cependant, le voyage pour y arriver peut être assez excitant, étant donné que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont deux domaines d'étude passionnants. ML et DL sont des technologies en évolution, et par conséquent, le perfectionnement et la mise à jour des dernières avancées dans les domaines sont la marque d'un véritable ingénieur en apprentissage en profondeur.

Salaire d'ingénieur en apprentissage profond

Le salaire d'un ingénieur en apprentissage profond en Inde est déterminé par plusieurs facteurs tels que les diplômes, les compétences, l'expérience professionnelle du candidat, ainsi que la taille et la réputation de l'entreprise, l'emplacement et le poste proposé. En règle générale, les salaires des postes d'apprentissage automatique en Inde restent bien supérieurs à la moyenne du marché.

Le salaire de départ des ingénieurs en apprentissage profond en Inde peut varier entre Rs. 3 – 15 LPA. Bien sûr, les personnes qui se situent au sommet de l'échelle salariale possèdent des qualifications avancées, ou ont une expérience de travail antérieure, ou peuvent travailler pour les meilleurs acteurs de l'industrie.

Par exemple, les personnes possédant les compétences suivantes peuvent exiger une rémunération annuelle plus élevée :

• Langage de programmation Python/C++
• Traitement du langage naturel
• Développement de logiciels
• Analytique des mégadonnées
• Traitement d'image
• Vision par ordinateur
• La modélisation des données
• L'apprentissage en profondeur
• L'analyse des données

Là encore, les qualifications scolaires jouent un rôle central dans la détermination de l'échelle salariale. Par exemple, les diplômés titulaires d'un baccalauréat en génie informatique / génie logiciel peuvent gagner environ Rs. 3,5 à 6 LPA, alors que ceux qui ont un diplôme de troisième cycle dans la même spécialisation ou dans des domaines connexes (génie électronique/informatique/sciences de l'information), peuvent gagner environ Rs. 5 – 7.3 LPA. Cependant, les diplômés du MBA peuvent gagner un salaire de départ élevé (en raison de leur connaissance approfondie des domaines techniques et commerciaux) d'environ Rs. 6 – 8,5 LPA ou plus.

Les ingénieurs en apprentissage profond de niveau intermédiaire ayant plus de huit ans d'expérience professionnelle peuvent gagner un salaire annuel moyen de Rs. 7 à 12 LPA, alors que les professionnels de haut niveau ayant plus de 15 ans d'expérience sur le terrain peuvent exiger des salaires allant de Rs. 25 – 48 LPA et plus.

Source : Échelle salariale

Conclusion

Selon les dernières statistiques , la taille du marché mondial du ML, qui s'élevait à 6,9 milliards de dollars américains en 2018, devrait croître à un TCAC de 43,8 % entre 2019 et 2025. Naturellement, cela conduira à la création de nombreuses autres offres d'emploi dans ML et domaines connexes, y compris Deep Learning. Alors, c'est le moment d'acquérir les compétences requises et de devenir un ingénieur en apprentissage profond !

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