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Apprentissage automatique

Carrière en apprentissage automatique : certifications, rôles et responsabilités

Feb 04, 20239 mins lireAmit Masih
Carrière en apprentissage automatique : certifications, rôles et responsabilités

Dans un paysage technologique en évolution rapide, l'apprentissage automatique joue un rôle crucial dans la réussite des entreprises. Prenez Netflix, par exemple, qui utilise des algorithmes ML pour fournir des recommandations de films personnalisées, ce qui entraîne des économies importantes. De même, le système GNMT de Google, piloté par l'apprentissage automatique, a remarquablement réduit les erreurs de traduction jusqu'à 60 %.

L'essor de l'apprentissage automatique en a fait un domaine très recherché par les professionnels de l'IA. Les entreprises sont impatientes d'intégrer ML dans leurs produits, ce qui entraîne une augmentation de la demande d'ingénieurs ML. En conséquence, cette profession devient de plus en plus lucrative et figure sur les meilleures listes de carrière. Le ML permet aux individus de développer des systèmes informatiques qui peuvent apprendre à travers des algorithmes et des modèles statistiques, en s'appuyant sur des données et des commentaires auto-générés pour effectuer des tâches sans intervention humaine. Un excellent exemple de système ML est le logiciel de reconnaissance d'images utilisé par les géants de la technologie comme Apple et Google. Grâce à l'analyse, ces systèmes classent les éléments dans les images, tels que l'emplacement, la couleur et le sujet.

Qu'est-ce qu'un ingénieur en apprentissage automatique (MLE) ?

Un ingénieur en apprentissage automatique est un professionnel de l'informatique qualifié qui se concentre sur le développement de systèmes d'IA autonomes qui automatisent l'application de modèles prédictifs. Ils sont responsables de la conception et de la construction d'algorithmes d'IA pour apprendre et faire des prédictions. Dans le cadre d'une plus grande équipe de science des données, les ingénieurs ML collaborent avec divers rôles, tels que les scientifiques des données, les administrateurs, les analystes et les architectes. Selon la taille de l'entreprise, ils peuvent également interagir avec d'autres services informatiques, de développement de logiciels, de vente ou de développement Web. Le rôle d'un ingénieur ML est de combler le fossé entre les scientifiques des données, qui se concentrent sur l'analyse statistique et la construction de modèles, et le développement de systèmes d'IA. Cela nécessite d'évaluer, d'analyser et d'organiser de grandes quantités de données et d'optimiser les modèles et les algorithmes d'apprentissage automatique par le biais de tests.

Principales responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique

  • Mener des recherches et modifier des prototypes de science des données et d'analyse.
  • Concevoir et mettre en œuvre des stratégies d'apprentissage automatique.
  • Utiliser les résultats des tests pour effectuer des analyses statistiques et améliorer les modèles.
  • Sourcing d'ensembles de données de formation accessibles au public.
  • Former et recycler régulièrement les systèmes et modèles ML.
  • Améliorer et étendre les frameworks et bibliothèques ML actuels.
  • Développer des applications ML pour répondre aux besoins des clients ou des clients.
  • Tester et mettre en œuvre les outils et algorithmes ML appropriés.
  • Évaluer l'aspect pratique et le potentiel de résolution de problèmes des algorithmes ML et déterminer leur probabilité de succès.
  • Améliorer la compréhension des données grâce à l'exploration et à la visualisation et identifier les écarts dans la distribution des données qui pourraient avoir un impact sur l'efficacité du modèle dans des scénarios réels.

Exigences et compétences

  • Expérience démontrée en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique ou rôle équivalent.
  • Excellente compréhension des structures de données, de la modélisation des données et de l'architecture logicielle.
  • Connaissance approfondie des mathématiques, des probabilités, des statistiques et des algorithmes.
  • Maîtrise du codage avec Python, Java et R.
  • Familiarité avec les principaux frameworks d'apprentissage automatique (par exemple, Keras ou PyTorch) et les bibliothèques (par exemple, scikit-learn).
  • Capacités de communication exceptionnelles.
  • Capacité à s'épanouir dans un environnement d'équipe.
  • Capacités supérieures d'analyse et de résolution de problèmes.
  • Baccalauréat en informatique, en mathématiques ou dans un domaine connexe; un Master est un plus.

Meilleures certifications d'apprentissage automatique à considérer

Apprentissage automatique certifié AWS - Spécialité

La certification AWS Certified Machine Learning - Specialty Certification démontre votre maîtrise de l'utilisation d'AWS pour créer, former et exécuter des modèles d'apprentissage automatique. Pour obtenir la certification, il faut réussir un examen rigoureux de 180 minutes avec 65 questions à choix multiples et à réponse. L'examen s'adresse aux développeurs professionnels expérimentés et aux scientifiques des données, testant leur compréhension des algorithmes d'apprentissage automatique, mettant en œuvre l'optimisation des hyperparamètres et appliquant les meilleures pratiques en matière de formation, de déploiement et d'exploitation des modèles d'apprentissage automatique. Les candidats doivent avoir un an d'expérience pratique dans le développement, l'exécution ou la conception de charges de travail de ML et d'apprentissage en profondeur sur AWS.

Certification d'ingénieur en apprentissage automatique Google Professional

La certification Google Professional Machine Learning Engineer met en valeur vos compétences et vos connaissances dans l'utilisation de Google Cloud pour concevoir, créer et mettre en production des modèles de machine learning. Pour obtenir cette certification, vous devez réussir un examen de deux heures composé de 50 à 60 questions à choix multiples couvrant des domaines critiques tels que la définition des problèmes de ML, la création de solutions de ML et le développement de modèles de ML. Cette certification est valable deux ans, après quoi il faut recertifier pour conserver le titre. Bien qu'il n'y ait pas de prérequis formels pour passer l'examen, il est recommandé d'avoir au moins trois ans d'expérience dans le secteur et au moins un an d'expérience pratique dans la conception et la gestion de solutions ML dans Google Cloud.

Certificat professionnel IBM Machine Learning

Le certificat professionnel IBM en apprentissage automatique offre un programme complet pour doter les aspirants professionnels de l'IA des compétences et des connaissances nécessaires pour lancer une carrière réussie dans ce domaine. En mettant l'accent sur les principaux types d'apprentissage automatique et sur des sujets spéciaux tels que l'analyse des séries chronologiques et l'analyse de survie, cette certification est conçue pour fournir une base solide aux jeunes carrières ou aux nouveaux venus dans le domaine. Le cours se termine par un projet pratique qui offre une expérience pratique et la possibilité d'appliquer les concepts appris dans un contexte réel.

Azure AI Engineer Associate par Microsoft

L'obtention de la certification Azure AI Engineer Associate de Microsoft en réussissant l'examen connexe démontre votre compétence dans l'utilisation des services cognitifs Azure et des services Azure Applied AI pour mettre en œuvre des solutions d'IA. Les candidats idéaux doivent maîtriser C# ou Python et avoir une expérience pratique des API REST et des SDK pour développer et déployer des solutions telles que le traitement du langage naturel, l'exploration des connaissances, la vision par ordinateur et l'IA conversationnelle sur Azure. L'examen de certification évalue votre compréhension de sujets critiques, notamment la planification et la gestion des solutions Azure Cognitive Services, des solutions de vision par ordinateur, des solutions de traitement du langage naturel, des solutions d'exploration de connaissances et des solutions d'IA conversationnelle.

Certificat MasterTrack IA et Machine Learning

Le certificat AI and Machine Learning MasterTrack, proposé par l'Arizona State University, est un programme en ligne complet conçu pour vous aider à approfondir votre compréhension de l'intelligence artificielle. Ce cours d'une durée de 6 à 9 mois est l'occasion pour vous de vous immerger dans le domaine de l'apprentissage automatique grâce à une combinaison de conférences interactives et de projets en équipe. Vous pourrez suivre un véritable module du programme de maîtrise en informatique en ligne de l'université, qui vous donnera une base solide dans la théorie et la pratique de l'IA. À la fin de ce programme, vous aurez acquis une compréhension approfondie des différents paradigmes d'apprentissage en apprentissage automatique et serez bien équipé pour poursuivre une carrière dans ce domaine passionnant.

Pourquoi poursuivre une carrière dans l'ingénierie de l'apprentissage automatique ?

Potentiel de gain accru

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont très recherchés, et pour cause. Selon Indeed, ils gagnent un salaire moyen de 148 485 $ aux États-Unis. Les salaires peuvent être encore plus élevés sur les grands marchés, les ingénieurs ML de San Francisco gagnant en moyenne près de 200 000 $ et ceux de New York rapportant un peu moins de 170 000 $.

Forte demande de compétences en machine learning

Alors que les entreprises adoptent de plus en plus le Big Data, la demande de professionnels des données a explosé. Cela a conduit à une concurrence intense pour les talents de l'IA parmi les géants de la technologie désireux de s'assurer les meilleurs esprits de l'industrie. Un récent rapport de Robert Half a révélé que 30 % des responsables américains interrogés ont déclaré que leur entreprise utilisait déjà l'IA et le ML, tandis que 53 % prévoyaient d'adopter ces outils dans les trois à cinq prochaines années.

Opportunités de croissance professionnelle

L'apprentissage automatique est un domaine relativement nouveau, avec de nombreuses solutions, outils, algorithmes et applications encore à découvrir. Les ingénieurs ML doivent adopter l'apprentissage tout au long de la vie, et des ressources telles que des cours, des blogs, des didacticiels et des podcasts sont essentielles pour garder une longueur d'avance dans ce domaine en évolution rapide. L'enquête 2020 sur les compétences numériques de BrainStation montre que 61 % des professionnels des données suivent des cours en personne et 60 % se concentrent sur des ateliers, ce qui démontre l'importance de la formation continue dans le domaine.

Des parcours professionnels passionnants et diversifiés

L'apprentissage automatique offre une grande diversité de carrières, pratiquement tous les secteurs bénéficiant d'informations extraites des données. Vous pouvez travailler dans un domaine qui vous intéresse et avoir un impact significatif, que ce soit dans les soins de santé, la cybersécurité, le marketing ou les voitures autonomes. Une carrière en ML offre l'opportunité de faire partie d'une équipe qui fait la prochaine percée importante et est une perspective passionnante pour beaucoup.

La certification Machine Learning en vaut-elle vraiment la peine ?

L'obtention d'une certification en apprentissage automatique peut améliorer votre commercialisation et démontrer aux employeurs potentiels que vous possédez les compétences nécessaires pour être un praticien efficace. Avec une pénurie de professionnels qualifiés en apprentissage automatique, une certification dans ce domaine peut vous démarquer de la concurrence et ouvrir des portes à de nouvelles opportunités de carrière. De plus, les recherches suggèrent que de nombreux professionnels de l'informatique ont connu des augmentations de salaire et des promotions après avoir obtenu leur certification. Bien que toutes les certifications ne soient pas créées égales, choisir celle qui convient à vos objectifs et à votre niveau d'expérience peut s'avérer payant à long terme.

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