Si le métier de Machine Learning Engineer (Ingénieur IA) est à rapprocher de celui de Data Scientist par les larges volumes de données adressées et leur capacité à réaliser des modélisations complexes, leurs similitudes s’arrêtent ici.
Au quotidien, les Machine Learning Engineers conçoivent des logiciels d’automatisation et d’industrialisation des modèles prédictifs. Ils et elles en assurent également la maintenance en condition opérationnelle ainsi que la performance dans le temps en monitorant les applications déployées.
En ce sens, le métier de Machine Learning Engineer est à la croisée des chemins entre celui de Data Scientist et celui d’ingénieur logiciel avec lesquels il collabore étroitement.
Voir également :
Faire ses premiers pas de Machine Learning Engineer
Au vu de votre rôle dans une équipe data, l'une des premières pierres sera de vous approprier les principes fondamentaux régissant un projet de Data Science pour une meilleure collaboration avec les Data Scientists et Data Analysts.
Par la suite vous appréhenderez les bonnes pratiques de Software Craftsmanship et de Delivery Agile appliquées aux projets de Machine Learning, pour industrialiser le déploiement de modèles, favoriser l'amélioration continue et réduire le time to market.
DSFDX
Fondamentaux de la Data Science
S'initier à la pratique de la Data Science et constituer sa première boîte à outils de Data Scientist
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DSIND
MLOps : industrialisation d’un projet de Data Science
Adopter les bonnes pratiques de développement pour la Data Science
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DSIN2
MLOps : mise en production d’un projet de Data Science
Favoriser le déploiement des changements de code, de données et de modèles en production
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Renforcer ses pratiques de Machine Learning Engineer
Une fois les pratiques de CI/CD et d'industrialisation acquise, vous ferez face au défi de la maintenabilité et de la performance dans le temps des modèles de ML déployés.
Pour renforcer votre expertise de Machine Learning Engineer, vous intégrerez alors les techniques de monitoring spécifiques au MLOps.
A ce niveau de pratique, nos experts et expertes OCTO préconise de compléter votre boîte à outils de Machine Learning Engineer par des pratiques avancées de Data Science et de vous spécialiser, soit dans le traitement des données issues du langage (NLPSR), soit dans celui de celles tirées de l'image (CVTAG).
DSIN3
MLOps : Run et évolutivité de modèles de Machine Learning
Savoir garantir la performance du modèle de Machine Learning dans la durée
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DSNVA
Data Science : niveau avancé
Approfondir des concepts avancés de machine learning et enrichir sa boîte à outils de Data Scientist
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NLPSR
Intelligence Artificielle : Natural Language Processing (NLP) & Speech Recognition
Devenir un expert du langage écrit et parlé avec python
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CVTAG
IA : Computer Vision, traitements, analyses & génération d’images/vidéos
Devenir un expert de la vision par ordinateur
Devenir un expert de la vision par ordinateur
Parfaire son expertise de Machine Learning Engineer
Afin de compléter votre champ de compétences, nous recommandons aux Machine Learning Engineers ayant plusieurs années d'expérience, de renforcer leur posture en acquérant les méthodes et pratiques de cadrage et pilotage spécifiques aux projets de Data Science.
Si vous oeuvrez sur des environnements ayant recours aux outils Amazon Web Services, vous pourrez également vous spécialiser dans les modules AWS spécifiques au Machine Learning Engineering.
DSGDP
Cadrage et pilotage d'un projet de Data Science
Comprendre les spécificités d'un projet de Data Science pour mieux le piloter de la conception au delivery
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AWSPI
AWS : utiliser le pipeline de Machine Learning sur AWS
Formation officielle The Machine Learning Pipeline on AWS
Formation officielle The Machine Learning Pipeline on AWS
Élargir ses perspectives en tant que Machine Learning Engineer
Au même titre que les Data Analysts et Data Engineers, les Machine Learning Engineers ont un rôle à jouer dans la réduction des impacts environnementaux et climatiques du numérique.
Pour se faire, chez OCTO nous portons la conviction qu'en intégrant les bonnes pratiques d'éco-conception appliquées à l'IA, les ML Engineers contribuent à réduire les impacts énergétiques pour concevoir des modèles de Machine Learning plus frugaux.
GREAI
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Concevoir des modèles de Machine Learning en visant un équilibre entre performance et frugalité
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