La plupart des entreprises s'intéressent aujourd'hui à l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, et à la science des données. Ces technologies ne cessent de se développer au fur et à mesure que les progrès du numérique s'intensifient. Le Machine Learning Engineer et le Data Scientist sont respectivement les experts dans ces différents domaines. Comment se présentent ces métiers et quels sont les éléments qui les différencient ?
Le magazine américain Havard Business Review qualifiait, en 2012, le métier de Data Scientist de « sexiest job » (métier le plus sexy) du 21e siècle. La revue précisait tout de même qu'il fallait s'attendre à une mutation des fonctions attribuées au professionnel dans la mesure où le métier deviendrait plus populaire. L'essor du numérique a nettement favorisé la démocratisation de ce dernier. On distingue en effet aujourd'hui différents spécialistes de la science des données.
Le Machine Learning engineer et le Data Scientist sont des experts de ce secteur. Le premier se concentre sur l'écriture de codes et la manipulation des données pour apprendre aux IA et aux ordinateurs. Le second, quant à lui, effectue des analyses poussées pour tirer des enseignements. Pour résumer, on peut considérer le B comme une évolution du Data Scientist.
Le Machine Learning engineer est le spécialiste qui conçoit et déploie des modèles (algorithmes ou programmes) pour permettre aux machines d'être plus performantes et d'apprendre d'elles-mêmes. Il est appelé à exploiter d'importants volumes de données.
L'ingénieur en apprentissage automatique a pour mission de prédire les évènements futurs en se basant sur des performances antérieures. L'exercice du métier nécessite des cours de niveau bac 5 en informatique avec une spécialisation en IA ou en big data. Avec la formation Machine Learning de Jedha par exemple, on peut maitriser les outils et les méthodes nécessaires pour traiter les données et apprendre aux machines.
En plus de créer un modèle précis, l'ingénieur doit développer un logiciel approprié pour favoriser l'exécution et le support de sa création. Le professionnel est aussi appelé à effectuer des tests réguliers pour évaluer la qualité et la fiabilité des modèles qu'il a développés. Pour exercer ce métier, il convient de maitriser les différents algorithmes d'apprentissage automatique (AI systems). Le Machine Learning engineer est tenu d'avoir une connaissance dans des domaines spécifiques, à savoir :
Les techniques d'analyse de données, les statistiques, les probabilités et les mathématiques ne doivent avoir aucun secret pour lui.
Le Machine Learning engineering est un domaine de l'intelligence artificielle (IA), qui est une technologie utilisée au quotidien. L'expert dans ce domaine est continuellement sollicité par les entreprises. Par conséquent, il touche une importante rémunération, qui varie toutefois en fonction de son expérience.
En début de carrière, les Machine Learning engineers gagnent un salaire moyen de 47 000 euros par an (avant de se spécialiser et d'évoluer). Cette rémunération peut aller jusqu'à 90 000 euros pour les plus expérimentés. Tout dépend aussi de la taille de la structure qui les emploie.
Le Machine Learning engineer, tout comme les autres métiers du big data, est une profession d'avenir. Faire carrière dans ce secteur garantit l'accès à un emploi bien rémunéré. Le big data étant un domaine qui se développe rapidement, les évolutions de carrière sont multiples.
Le Data Scientist est le spécialiste qui exploite les données brutes pour les transformer en informations utiles. Son rôle est de recueillir, de traiter et d'analyser d'importants volumes de données afin d'améliorer les performances de l'entreprise qui l'emploie. Les Data Scientists conçoivent des modèles prédictifs et mettent en place des programmes d'analyse précis. Ils occupent une place prépondérante dans le traitement de l'information au sein d'une société.
Les Data Scientists analysent des données précises pour rechercher des informations et répondre à un besoin déterminé. Leurs fonctions ne se limitent pas à l'aspect technique, mais s'étendent également sur la connaissance du monde des affaires. Elles peuvent donc paraître plus complexes pour celui qui n'a pas les compétences nécessaires. Les procédés de visualisation et les outils comme SQL, MySQL, Hadoop, Spark… ne doivent avoir aucun secret pour le Data Scientist.
Ce dernier doit disposer d'un diplôme de haut niveau en informatique. Il est tenu aussi d'avoir une base solide en mathématiques, en statistiques et en ingénierie. Cet utilisateur des techniques du Data Mining est appelé à connaître les langages de programmation comme Python, Java, R, C … Contrairement aux ingénieurs de l'apprentissage automatique, les Data Scientists n'ont pas forcément besoin d'avoir une maitrise en Machine Learning même si cela représente un précieux atout.
À l'heure du big data, de plus en plus de sociétés sollicitent les services des ingénieurs en science de données. Le salaire de ces professionnels n'est pas fixe. Il varie en fonction des responsabilités qui leur sont confiées. L'expérience de ces derniers est aussi un élément qui influence leur rémunération. Un Data Scientist junior (2 ans d'expérience) gagne environ 45 000 euros par an. Les experts peuvent toucher jusqu'à 80 000 euros l'an.
En plus d'être très convoité, le Data Scientist a une rémunération non négligeable. Ce professionnel travaille étroitement avec d'autres spécialistes pour aider une entreprise à atteindre ses objectifs. Avec de l'expérience, le Data Scientist peut évoluer vers d'autres postes plus importants, ce qui renforce davantage son attractivité.
Le Machine Learning engineer possède les mêmes compétences que le Data Scientist. Il maitrise également les techniques d'apprentissage automatique. En plus des cours spécialisés, une formation intelligence artificielle lui permettra de mieux cerner le fonctionnement du domaine. On recommande au Data Scientist de suivre le même parcours d'études pour bénéficier d'une évolution de carrière plus intéressante.
Jedah Bootcamp propose à cet effet des modules de cours variés et adaptés aux besoins de chaque personne. Nos offres de formation conviennent à tout type de public. Il est possible d'apprendre à maitriser les outils et les technologies indispensables à l'apprentissage automatique et à la science des données grâce à notre plateforme. Ainsi, à l'issue de la formation, l'apprenant pourra faire différents choix de carrière. Si vous souhaitez en apprendre d'avantage sur nos formations, n'hésitez pas à télécharger notre syllabus qui se trouve sur notre site internet, et à prendre rendez-vous avec notre team admissions.
Les cours suivis en big data peuvent être financés par de nombreux dispositifs en France. L'aide individuelle à la formation (AIF) de France Travail et le compte personnel de formation (CPF) en font partie. Dans certaines mesures, il est également possible de bénéficier du financement du dispositif Transition Pro. L'idéal est de se renseigner sur son éligibilité à ces solutions pour en profiter.
L'évolution de carrière des Machine Learning engineers et des Data Scientists va dépendre de la société dans laquelle ils exercent et surtout de leur expérience. L'ingénieur de la science des données peut devenir plus tard Data Scientist Senior, Lead Data Scientist ou encore Chef de projet Data.
Le Machine Learning engineer, en plus de prétendre à ces postes, peut aussi exercer en tant que chef de projet en apprentissage automatique.
Ces deux spécialités font partie des métiers actuels les plus prisés. L'exercice de leurs fonctions exige tout de même des compétences clés. De ce fait, il va falloir suivre une formation appropriée pour faire carrière dans ces domaines respectifs.
Le spécialiste en science des données peut devenir ingénieur ML s'il le désire. Pour cela, il doit suivre une formation en apprentissage automatique.
Ces deux métiers se valent tous. Néanmoins, l'ingénieur ML est aujourd'hui le professionnel le plus sollicité, car il maitrise à la fois la science des données et l'apprentissage artificiel.
Il faut avoir des bases solides en science des données pour faire du ML. Une formation dans ce domaine est donc requise.
