Que fait un ingénieur en apprentissage automatique ? Rôles, responsabilités et compétences

Dans le rapport Future of Work 2019 de Robert Half , Brandon Purell, analyste principal chez Forrester Research, a déclaré :

« Cent pour cent du succès futur de toute entreprise dépend de l'adoption de l'apprentissage automatique. Pour que les entreprises réussissent à l'ère du client, elles doivent anticiper ce que veulent les clients, et l'apprentissage automatique est absolument essentiel pour cela. »

Avec un nombre croissant d'organisations explorant et tirant parti des outils de la science des données - IA et ML - la demande de professionnels qualifiés dans ces domaines est en augmentation. Le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique est l'un des rôles les plus demandés en science des données dans l'industrie.

Aujourd'hui, nous allons approfondir le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique et comprendre ses principales responsabilités et exigences.

L'essor de l'apprentissage automatique

Essentiellement, le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique est un mariage entre deux rôles essentiels dans l'industrie - les scientifiques des données et l'ingénieur logiciel.

Alors que l'objectif principal d'un scientifique des données est d'expérimenter le Big Data, un ingénieur logiciel se concentre principalement sur la programmation (écriture de code). Les deux rôles sont intrinsèquement différents. Le travail d'un Data Scientist est plus analytique - ces experts analytiques utilisent une combinaison de compétences mathématiques, statistiques, analytiques et d'outils ML pour collecter, traiter et analyser des ensembles de données massifs afin d'obtenir des informations.

Au contraire, les ingénieurs logiciels sont des codeurs/programmeurs experts qui écrivent des programmes évolutifs et conçoivent des systèmes logiciels pour les entreprises. Pour eux, tout le concept de ML semble lointain. Les modèles créés par les Data Scientists sont pour la plupart incompréhensibles pour les Ingénieurs Logiciels – ils sont complexes, ne montrent pas de modèles de conception clairs, et ne sont pas propres (tout contraire à ce que les Ingénieurs Logiciels apprennent !)

C'est précisément pourquoi les entreprises ont ressenti le besoin d'un ingénieur en apprentissage automatique - un professionnel capable d'apporter le meilleur des deux mondes. Les organisations voulaient quelqu'un qui puisse démystifier le code des Data Scientists et le rendre plus utile et accessible. Les ingénieurs en apprentissage automatique combinent les lois et les règles du monde de la science des données avec celles de la programmation pour aider les organisations à tirer pleinement parti des technologies AI/ML tout en respectant les pratiques et protocoles de programmation standard.

Que fait un ingénieur en apprentissage automatique ?

Le travail d'un ingénieur en apprentissage automatique est assez similaire à celui d'un scientifique des données, dans le sens où les deux rôles impliquent de travailler avec de vastes volumes de données. Par conséquent, les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données doivent posséder d'excellentes compétences en gestion de données. Cependant, c'est toute la similitude que partagent ces deux rôles.

Les scientifiques des données sont principalement concernés par la génération d'informations précieuses pour stimuler la croissance de l'entreprise grâce à une prise de décision axée sur les données. En revanche, les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent sur la conception de logiciels auto-exécutables pour l'automatisation prédictive des modèles.

Dans de tels modèles, chaque fois que le logiciel exécute une fonction, il utilise les résultats de cette opération pour effectuer des opérations futures avec une plus grande précision. Cela constitue le processus «d'apprentissage» du logiciel. Les moteurs de recommandation Netflix et Amazon sont les meilleurs exemples de ce type de logiciel intelligent.

Habituellement, les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent en étroite collaboration avec les scientifiques des données. Alors que les Data Scientists extraient des informations significatives à partir de grands ensembles de données et communiquent les informations aux parties prenantes de l'entreprise, les ingénieurs en apprentissage automatique garantissent que les modèles utilisés par les Data Scientists peuvent ingérer de grandes quantités de données en temps réel pour générer des résultats plus précis.

Responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique

• Étudier et convertir des prototypes de science des données.
• Concevoir et développer des systèmes et des schémas d'apprentissage automatique.
• Effectuer des analyses statistiques et affiner les modèles à l'aide des résultats des tests.
• Pour trouver des ensembles de données disponibles en ligne à des fins de formation.
• Entraîner et recycler les systèmes et modèles ML en fonction des besoins.
• Étendre et enrichir les frameworks et bibliothèques ML existants.
• Développer des applications d'apprentissage automatique en fonction des exigences des clients/clients.
• Rechercher, expérimenter et mettre en œuvre des algorithmes et des outils ML appropriés.
• Analyser les capacités de résolution de problèmes et les cas d'utilisation des algorithmes ML et les classer en fonction de leur probabilité de réussite.
• Explorer et visualiser les données pour mieux comprendre et identifier les différences dans la distribution des données qui pourraient avoir un impact sur les performances du modèle lors de son déploiement dans des scénarios réels.

Compétences requises pour être un ingénieur en apprentissage automatique

• Diplôme d'études supérieures en informatique/mathématiques/statistiques ou dans une discipline connexe.
• Compétences avancées en mathématiques et statistiques (algèbre linéaire, calcul différentiel, statistiques bayésiennes, moyenne, médiane, variance, etc.)
• Solides compétences en modélisation de données et en architecture de données.
• Expérience de programmation en Python, R, Java, C++, etc.
• Connaissance des frameworks Big Data comme Hadoop, Spark, Pig, Hive, Flume, etc.
• Expérience de travail avec des frameworks ML tels que TensorFlow et Keras.
• Expérience de travail avec diverses bibliothèques et packages ML tels que Scikit learn, Theano, Tensorflow, Matplotlib, Caffe, etc.
• Solides communications écrites et verbales
• Excellentes compétences interpersonnelles et de collaboration.

Salaire d'un ingénieur en apprentissage automatique

Selon le rapport Indeed 2019 - Les meilleurs emplois aux États-Unis et en Inde - Machine Learning Engineer occupe la première place de la liste avec un salaire moyen de 146 085 $. Ce qui est plus intéressant, c'est que le rôle d'un ingénieur ML a enregistré une énorme augmentation de 344 % depuis 2015 !

La source

Glassdoor soutient que le salaire annuel moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique en Inde est de Rs. 7,95,677. Bien que le salaire d'un ingénieur en apprentissage automatique soit supérieur à la moyenne nationale, comme pour tout autre emploi, il dépend de la taille et de la réputation de l'entreprise, de son emplacement, de ses compétences, de sa formation et, bien sûr, de son expérience professionnelle.

Voici un tableau des salaires des ingénieurs ML dans certaines des principales entreprises du secteur :

• Microsoft – Rs. 14,62,000 – 22,44,000 LPA
• Accenture - Rs. 10,11,000 – 15,28,000 LPA
• Quantiphi – Rs. 8 50 481 LPA
• Services de conseil Tata - Rs. 4,12,706 LPA
• Infosys – Rs. 3,77,000 – 6,69,000 LPA

En savoir plus sur le salaire de l'apprentissage automatique en Inde.

Pourquoi la demande d'ingénieurs en apprentissage automatique augmente-t-elle ?

Au cours de la dernière décennie, la demande d'ingénieurs en apprentissage automatique a même dépassé le besoin de scientifiques des données. Dans le rapport LinkedIn US Job 2017 , Machine Learning Engineer a pris la première place avec une croissance enregistrée de 9,8 fois en cinq ans (2012-17).

La source

Quant au marché mondial de l'apprentissage automatique, il devrait dépasser 39 986,7 millions de dollars d'ici 2025 , avec une croissance à un TCAC de 49,7 % entre 2017 et 2025. Ces statistiques montrent clairement que le marché du ML se développe à un rythme sans précédent. À la lumière de la concurrence croissante, les entreprises devront embaucher de talentueux ingénieurs ML ainsi que d'autres professionnels de la science des données pour rester fermement ancrées sur le marché.

Avec le Machine Learning qui gagne rapidement du terrain dans l'industrie moderne, ses applications et ses cas d'utilisation deviennent aussi variés que le Big Data lui-même.

Les entreprises et les organisations tirent parti du ML pour la détection des spams et des fraudes ; pour les systèmes de reconnaissance d'images et de parole ; créer des assistants personnels intelligents (Siri, Alexa) et des voitures autonomes ; pour activer les maisons intelligentes et alimenter l'IoT ; pour générer des prévisions de trafic précises ; pour personnaliser les services de médias sociaux et les services d'achat/de visualisation en ligne ; pour affiner les résultats des moteurs de recherche, et bien plus encore.

Conclusion

Bientôt, il y aura d'autres percées étonnantes de ce type lancées par l'apprentissage automatique, et les ingénieurs en apprentissage automatique continueront de faire partie intégrante de toutes ces opérations de ML.

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