Introduction
Vous pouvez être fier d'avoir terminé vos études d'ingénieur en apprentissage automatique. Mais après l'obtention du diplôme, que se passe-t-il ?
Bien entendu, vous voudrez entrer sur le marché du travail le plus tôt possible et, de préférence, vous engager dans un programme de formation professionnelle. Emploi d'ingénieur ML.
Que fait un ingénieur en apprentissage automatique ?
Les ingénieurs en apprentissage automatique sont des membres essentiels de toute organisation spécialisée dans la science des données. Ces programmeurs hautement compétents participent à la recherche, à la construction et à la conception de systèmes d'intelligence artificielle, qui sont les principaux composants de l'apprentissage automatique d'aujourd'hui.
Les carrières d'ingénieur en ML impliquent également la maintenance rigoureuse des systèmes d'IA existants et l'application d'ajustements et d'améliorations selon les besoins. L'ingénieur ML devra souvent communiquer avec d'autres équipes de science des données qui travaillent sur un nouveau système, et devra donc maîtriser le langage de ce secteur.
Bien qu'il puisse y avoir de légères différences dans le travail d'un ingénieur en apprentissage automatique, il comprend les responsabilités suivantes :
- Exécuter des algorithmes de systèmes d'apprentissage automatique
- Analyser les données et les transposer dans des prototypes de science des données fonctionnels.
- Tester en permanence les systèmes d'intelligence artificielle et effectuer des essais.
- Travailler en étroite collaboration avec les équipes de développement des systèmes d'apprentissage automatique.
- Maintenir les systèmes d'IA actuels
- Mettre à jour et optimiser les plans en fonction des besoins
- Visualiser et effectuer des analyses de données
- Prévoir les résultats possibles sur la base des données
- Assurer la formation et le recyclage nécessaires pour les systèmes, les prototypes et les modèles de ML.
- Interpréter les données susceptibles d'influer sur les décisions de l'entreprise
Compétences requises pour décrocher un emploi d'ingénieur ML
Le métier d'ingénieur en ML est difficile car il implique une compréhension complète des bases de l'informatique, de l'analyse et du traitement des données. En outre, vous devez également posséder les compétences non techniques acquises dans ces disciplines, en plus de la capacité à travailler en équipe.
Si vous avez déjà une expérience de travail en tant que Ingénieur en apprentissage automatiqueVous avez donc une idée de ce qu'implique ce travail. Néanmoins, pour ceux qui viennent d'entrer sur le marché du travail, voici les compétences essentielles dont vous avez besoin pour réussir et démarrer votre carrière.
1. Compétences en génie logiciel
Tout ce qui concerne les algorithmes est fondamental dans tous les emplois d'ingénieur en ML. Il s'agit notamment de savoir comment écrire, comprendre et lire les processus, de comprendre les structures de données et de connaître les bases de l'architecture informatique.
Le résultat attendu d'un ingénieur en ML se présente sous la forme d'un logiciel, de sorte que les bonnes pratiques en matière de logiciels, les contrôles de version et les tests constituent des connaissances de base.
2. Compétences en matière de données
L'une des attentes des employeurs à l'égard des demandeurs d'emploi souhaitant décrocher un poste d'ingénieur en ML est la compétence en matière de modélisation des données et d'apprentissage profond, vision par ordinateurLes candidats doivent avoir une bonne connaissance des langages de programmation de haut niveau les plus demandés aujourd'hui, en particulier Python, R et Java.
Une bonne compréhension et interprétation des statistiques et des probabilités est également un atout important.
3. Compétences en mathématiques
Les mathématiques et les opérations mathématiques font partie du quotidien d'un ingénieur en apprentissage automatique. Vous devez donc avoir un grand intérêt pour l'algèbre, les équations linéaires et les statistiques pour réussir dans ce domaine.
Offres d'emploi d'ingénieur en apprentissage automatique
De nombreuses opportunités de carrière s'offrent à vous. La bonne nouvelle, c'est que les emplois en ingénierie ML débordent et que rien ne pourra les arrêter.
Les carrières possibles que les ingénieurs ML diplômés peuvent explorer sont les suivantes :
Ingénieur logiciel ou développeur logiciel
La tâche principale du développeur de logiciels est de créer et de concevoir différents systèmes capables de résoudre des problèmes concrets et d'automatiser des processus quotidiens pour les rendre plus précis et plus faciles à gérer.
Scientifique des données
Cette carrière implique une analyse et un test continus des données afin d'obtenir des informations exploitables pour prendre des décisions. Les scientifiques des données analysent généralement les causes profondes et les systèmes de cause à effet afin d'améliorer les processus et de renforcer l'organisation. L'une des forces du scientifique des données est de déterminer les variables et les ensembles de données ainsi que la manière appropriée d'utiliser ces informations.
Ingénieur de données
Les ingénieurs de données travaillent en étroite collaboration avec les scientifiques de données. Leurs tâches consistent notamment à transposer et à interpréter les données et à les convertir en langage compréhensible et en présentations exploitables. Les ingénieurs de données jouent également un rôle primordial dans la conception, la construction, les tests, l'optimisation et la gestion des données et des systèmes.
Quelle est l'ampleur de la demande d'emplois d'ingénieurs en ML ?
Le monde évoluant vers des technologies plus puissantes et plus innovantes, de plus en plus d'entreprises cherchent désespérément à recruter des ingénieurs en apprentissage automatique.
La demande d'emplois d'ingénieurs en apprentissage automatique est forte, mais les ressources sont minimes. La complexité de l'apprentissage automatique, de ses modèles et de ses systèmes exige une compréhension continue et un ensemble de compétences supérieures à la moyenne en matière de génie logiciel et d'analyse de données. À l'heure actuelle, le nombre d'ingénieurs en apprentissage automatique est encore limité.
Mais la demande restera forte pendant un certain temps et les besoins continueront à augmenter. En effet, même si les systèmes et les codes régissent aujourd'hui la plupart des processus, les ingénieurs en informatique sont les personnes qui se cachent derrière eux. Leurs compétences en matière de réglage fin, leur sens aigu du détail et leur aptitude à résoudre les problèmes seront toujours nécessaires.
La pénurie importante de ces talents n'est pas seulement visible dans certaines villes des États-Unis ; le déficit est mondial, à plus grande échelle.
Quel est le salaire d'un ingénieur en apprentissage automatique ?
En raison de la spécificité des connaissances et de l'expérience, les emplois de professionnels de la ML comptent parmi les carrières les mieux rémunérées de la population active. Ce n'est que justice, car ces emplois exigent des spécialistes des connaissances compétitives, des compétences adaptées et la capacité de travailler dans le domaine en constante évolution de la science et de la technologie.
Les ingénieurs en apprentissage automatique perçoivent un salaire plus élevé que la moyenne nationale, la plupart des postes de départ offrant une rémunération à six chiffres. Bien entendu, plus vous avez d'expérience, plus vous pouvez gagner.
A partir de juin 2022, le salaire de base moyen pour un ingénieur ML est $120,311La ville de New York et celle de San Francisco, en Californie, sont considérées comme les villes qui paient le plus.
En résumé
En effet, Ingénieur ML emplois sont l'une des carrières les plus lucratives aujourd'hui, mais elles exigent également un niveau élevé de compétences et d'aptitudes. C'est un travail gratifiant, surtout si vous aimez les défis permanents et si vous avez une passion unique pour les données et les algorithmes. Tant que vous possédez les compétences nécessaires en génie logiciel, en données et en mathématiques et que vous avez la volonté de vous tenir au courant des dernières évolutions, vous serez en mesure de décrocher un emploi adéquat.
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Keren Dinkin
Keren Dinkin a travaillé pendant sept ans dans le domaine du marketing numérique et du commerce électronique avant de passer à la vitesse supérieure et de devenir rédactrice de contenu à plein temps. Elle aime les mots et leur pouvoir, ce qui explique sa passion pour l'écriture.
Keren est basée en Californie. Lorsqu'elle n'est pas à son bureau en train de concocter des récits passionnants et de siroter d'interminables tasses de café, vous pouvez la trouver lovée dans un livre, en train de jouer avec son chien ou en train de potasser dans le jardin.
