Parcours de carrière en machine learning : 5 rôles exigeants et variés
Publié: 2019-12-09Le marché de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique est extrêmement chaud en ce moment.
Il n'est pas surprenant que le marché des talents de l'intelligence artificielle soit actuellement brûlant. En fait, Gartner affirme que la valeur commerciale de l'IA s'élèvera à 3 900 milliards de dollars en 2022, tandis qu'IDC estime que les dépenses mondiales en systèmes d'intelligence cognitive et artificielle atteindront 77,6 milliards de dollars d'ici 2022. Lire : Portée future de l'apprentissage automatique
Rétablissant l'énorme impact que l'IA est sur le point de créer dans un avenir proche, un rapport de 2019 du McKinsey Global Institute indique que l'IA et le ML ont le potentiel de créer une valeur commerciale supplémentaire d'environ 1,4 à 2,6 billions de dollars en marketing et ventes mondiaux, et 1,2 à 2 billions de dollars supplémentaires dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la fabrication d'ici 2020.
Que représentent ces statistiques ?
Ces statistiques montrent seulement comment l'IA et le ML pénètrent l'industrie à un rythme sans précédent. Aujourd'hui, presque tous les secteurs de l'industrie - soins de santé, éducation, vente au détail, fabrication, chaîne d'approvisionnement et logistique, BFSI et même gouvernance - tirent parti des applications de l'IA et du ML d'une manière ou d'une autre. Naturellement, à mesure que l'adoption de ces technologies intelligentes augmente, la demande de professionnels qualifiés en IA et ML augmente également. C'est le moment de construire votre cheminement de carrière en Machine Learning !
Selon un rapport Indeed de 2019 , Machine Learning Engineer est le premier emploi de la liste des meilleurs emplois aux États-Unis, enregistrant une croissance phénoménale de 344 % avec un salaire médian de 146 085 $ par an. En Inde, le salaire moyen national pour les emplois en Machine Learning est de 11 05 748 ₹.
La demande de professionnels talentueux et qualifiés en apprentissage automatique est à son apogée maintenant, et à l'avenir, elle ne fera que s'intensifier. L'avantage d'une carrière en apprentissage automatique est qu'en plus de la satisfaction et de la sécurité au travail, elle promet également une rémunération annuelle élevée et une croissance de carrière rapide. Raison de plus pour envisager de construire un cheminement de carrière en Machine Learning.
Table des matières
Cheminements de carrière en apprentissage automatique
Une fois que vous avez acquis les bonnes compétences en ML, voici les cinq parcours de carrière prometteurs en Machine Learning auxquels vous pouvez aspirer :
1. Ingénieur en apprentissage automatique
Comme nous l'avons dit précédemment, un parcours de carrière d'ingénieur en apprentissage automatique est l'un des plus convoités et des plus prometteurs dans le domaine de la science des données. Les ingénieurs en apprentissage automatique sont principalement impliqués dans la conception et le développement de systèmes et d'applications ML à l'aide d'algorithmes et d'outils ML.
Il leur incombe de façonner et de développer des applications ML d'auto-apprentissage efficaces en effectuant des analyses statistiques et en les affinant à l'aide des résultats des tests. Ils mènent et exécutent également diverses expériences ML à l'aide de langages de programmation tels que Python, Java, Scala, R et C++, pour n'en nommer que quelques-uns.
Compétences requises : un ingénieur en apprentissage automatique doit avoir une solide connaissance de base des mathématiques, des statistiques et de la programmation. Il / elle doit bien connaître l'architecture logicielle, la conception de systèmes, les structures de données, la modélisation des données et les algorithmes ML. En savoir plus sur les compétences en apprentissage automatique.
2. Scientifique des données
Le profil de poste d'un scientifique des données a été salué comme le "travail le plus sexy du 21e siècle" par un article de revue de Harvard Business . Si cela n'établit pas la popularité de ce cheminement de carrière en Machine Learning, qu'est-ce qui le fera !
Les Data Scientists sont des experts de haut niveau qui exploitent quotidiennement des technologies avancées (comme le Big Data, l'IA, le ML, le Deep Learning, etc.) et des outils d'analyse pour collecter, stocker, traiter, analyser et interpréter des quantités massives de données. Leur tâche principale est d'extraire des informations précieuses de grands ensembles de données qui peuvent être converties en valeur commerciale.
Compétences requises : Tout comme un ML Engineer, un Data Scientist doit avoir de bonnes connaissances en Mathématiques, Statistiques et programmation (principalement en Python). Les Data Scientists doivent également avoir une expérience approfondie de l'exploration de données et de la manière d'appliquer diverses techniques de recherche statistique et d'utiliser les plateformes Big Data (Hadoop, Pig, Hive, Spark, Flume, etc.). En savoir plus sur les compétences en science des données.
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3. Scientifique PNL
Le traitement du langage naturel (TAL) vise à conférer aux machines la capacité de comprendre les langages humains naturels. Les scientifiques du PNL sont principalement responsables de la conception et du développement de machines et d'applications capables d'apprendre les modèles de parole d'un langage humain et également de traduire des mots parlés dans d'autres langues. Le but ici est d'aider les machines à comprendre les langues humaines aussi naturellement que les humains. Grammarly et Duolingo sont deux excellents exemples d'applications PNL.
Compétences requises : étant donné que le travail principal des scientifiques en PNL est d'enseigner aux machines comment comprendre les nuances des langues humaines, ils doivent maîtriser la syntaxe, l'orthographe et la grammaire d'au moins une langue (plus il y en a, mieux c'est). En outre, ils doivent posséder les compétences de base en ML.
4. Développeur/ingénieur logiciel (IA/ML)
Les développeurs/ingénieurs de logiciels spécialisés en IA/ML sont les esprits créatifs derrière les programmes informatiques intelligents. Leur travail principal consiste à développer des algorithmes et des applications ML efficaces. Les développeurs/ingénieurs de logiciels conçoivent, développent et installent des solutions logicielles d'IA/ML ; créer des fonctions informatiques spécifiques ; préparer la documentation du produit, les organigrammes, les mises en page, les diagrammes, les graphiques, etc. pour la visualisation ; écrire et tester le code ; créer des spécifications techniques, mettre à niveau et entretenir des systèmes, et bien plus encore.
Compétences requises : Les développeurs/ingénieurs logiciels (IA/ML) doivent maîtriser le codage dans plusieurs langages de programmation, notamment Python, Java, R, C, C++, Scala, etc. Ils doivent posséder une bonne compréhension des systèmes d'exploitation, des structures de données, architecture de données, architecture informatique, analyse de données, traitement distribué, test et débogage de logiciels, entre autres. En outre, ils doivent avoir une connaissance approfondie des concepts, algorithmes, systèmes et outils ML.
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5. Concepteur d'apprentissage automatique centré sur l'humain
Machine Learning a une branche exclusive dédiée à la conception d'algorithmes ML centrés sur l'humain. D'où le nom d'apprentissage automatique centré sur l'homme. Les concepteurs d'apprentissage automatique centré sur l'humain sont chargés de créer des systèmes intelligents qui peuvent « apprendre » les préférences et les modèles de comportement des individus grâce au traitement de l'information et à la reconnaissance des modèles.
Ces systèmes nécessitent peu ou pas d'intervention humaine ou même des programmes lourds pour tenir compte de tous les scénarios d'utilisation imaginables. Le moteur de recommandation de Netflix et d'Amazon est un excellent exemple d'apprentissage automatique centré sur l'humain.
Compétences requises : Comme pour tout cheminement de carrière en apprentissage automatique, les concepteurs d'apprentissage automatique centré sur l'humain doivent également posséder une compréhension approfondie des divers concepts et algorithmes de ML et de leur fonctionnement. Ils doivent également avoir une bonne base en mathématiques et en statistiques ainsi qu'une maîtrise du codage.
Conclusion
Bien qu'il s'agisse des cinq principaux cheminements de carrière en apprentissage automatique, il existe de nombreux autres cheminements de carrière dans ce domaine, tels que Data Analyst, Data Architect, Cloud Architect et Business Intelligence Developer, pour n'en nommer que quelques-uns. En fin de compte, le choix d'un cheminement de carrière en apprentissage automatique dépend de vous - dans quoi souhaitez-vous vous spécialiser et quelles compétences vous possédez et souhaitez acquérir.
De nombreuses industries utilisent l'apprentissage automatique à différentes fins, de sorte que la demande augmente de jour en jour. Si vous souhaitez en savoir plus sur les carrières dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, consultez IIT Madras et la certification avancée d'upGrad en apprentissage automatique et cloud.
Quelles sont les compétences requises pour opter pour une carrière en ML ?
Différentes professions d'apprentissage automatique nécessitent des compétences distinctes pour mener à bien les exigences de leurs tâches. La première et la plus cruciale exigence est la compétence de codage dans un langage de programmation (n'importe quel langage de programmation, tel que Python, C++, C, Java, etc.). Deuxièmement, la connaissance des statistiques fondamentales et du calcul est une autre compétence importante, qui s'avère utile lors de la création d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les apprenants automatiques bénéficieront d'une connaissance de l'ingénierie des données et des compétences en génie logiciel. Les étudiants intéressés par une carrière dans l'apprentissage automatique n'ont pas besoin de posséder toutes ces compétences car ils peuvent les acquérir au fil du temps.
Quel est le lien entre l'apprentissage automatique et la science des données ?
L'apprentissage automatique est l'un des outils les plus intéressants dans le monde actuel de la science des données. C'est l'un des nombreux outils disponibles dans le domaine de la Data Science. La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise les grandes quantités de données et de puissance de traitement à sa disposition pour générer des informations. En d'autres termes, il s'agit d'un domaine du monde technologique qui se concentre sur l'extraction de sens et d'informations à partir d'une grande quantité de données. Alors que l'apprentissage automatique est un ensemble d'approches de la science des données qui permettent aux ordinateurs de comprendre les données. Ces méthodes produisent de bons résultats sans qu'il soit nécessaire de programmer des règles explicites.
Quel est le langage de programmation préféré des professionnels du Machine Learning ?
Python est le langage de programmation préféré des apprenants automatiques. La plupart des géants de l'informatique préfèrent Python pour de nombreuses raisons. Le traitement continu des données est requis pour l'apprentissage automatique, et Python dispose de bibliothèques et de packages intégrés pour presque toutes les tâches. Lorsque vous travaillez avec des applications d'apprentissage automatique complexes, ces fonctionnalités aident les professionnels de l'apprentissage automatique à réduire le temps de développement et à augmenter la productivité. La syntaxe simple de Python et l'accent mis sur la lisibilité du code permettent aux développeurs d'apprentissage automatique de se concentrer sur leur écriture plutôt que sur la façon dont ils l'écrivent. La structure multiparadigme et flexible de Python permet aux ingénieurs en apprentissage automatique de résoudre un problème de la manière la plus simple possible.