Engineer Machine Learning freelance

Quelles sont les compétences que doit maitriser un Engineer Machine Learning freelance ?

Les Ingénieurs en apprentissage automatique ou Engineers Machine Learning ont pour rôle d’assurer la création de modèles analytiques automatisés. Pour cela, ils doivent posséder un ensemble de compétences informatiques, statistiques et mathématiques afin de bien mener leurs missions. Celles-ci peuvent être regroupées au sein des catégories suivantes :

• les modèles probabilistes et statistiques ;
• la programmation et l’ingénierie logicielle ;
• les librairies dédiées au Machine learning et au deep learning ;
• la gestion des données (accès, nettoyage, transformation, etc.).

En plus de ces compétences techniques et métiers, l’ingénieur en Machine learning doit également être en mesure de bien communiquer au sujet de son travail afin de réussir sa collaboration avec les autres professionnels de son équipe. En effet, un Engineer Machine Learning est amené à travailler auprès d’un groupe de professionnels composé de profils tels que les Data Scientists, les Data Engineers, les Data Analysts et les Développeurs. La réussite du projet ainsi que la qualité du produit à créer dépendent, en partie, de la fluidité de la communication et de la collaboration entre ses différents profils.

Quelles sont les qualités d’un Engineer Machine Learning freelance ?

Un Ingénieur en apprentissage machine est en mesure d’intégrer des environnements de travail agiles grâce à ses compétences techniques et de collaboration. Généralement issu d’une formation bac +5, ce professionnel de la data science est capable de faire face aux évolutions technologiques dans le domaine de l’intelligence artificielle. L’objectif ? Éviter l’obsolescence de ses compétences.

En ce qui concerne la gestion des projets de Machine Learning, l’Ingénieur en apprentissage automatique apporte son expertise en génie logiciel et en programmation pour compléter le travail des Data Scientists. Ces derniers sont chargés de la définition des étapes du projet ainsi que de l’analyse des données. Ils délèguent à l’Engineer Machine Learning les activités suivantes :

• la préparation, la correction et le nettoyage des données ;
• la validation du POC (Proof of Concept) en amont du projet ;
• l’automatisation des processus relatifs à l’implémentation, l’entraînement et l’amélioration du modèle de Machine Learning ;
• l’analyse des performances et le paramétrage du modèle ;
• l’industrialisation du modèle ou passage à l’échelle des algorithmes.

De ce fait, le poste d’Ingénieur en Machine Learning nécessite des connaissances poussées en programmation et en génie logiciel.

Dans quel projet intervient un Engineer Machine Learning freelance ?

Les Ingénieurs en Machine Learning peuvent être sollicités à participer dans des projets de data-centric. L’objectif de ces derniers est d’extraire de l’information utile des grandes masses de données collectées par les entreprises, information à laquelle il est difficile d’accéder à l’aide des outils analytiques traditionnels. Ceux-ci sont inadaptés à la gestion et l’analyse des grandes quantités de données.

Dans ce contexte, un Engineer Machine Learning est amené à intervenir sur des projets :

• de machine ou de Deep Learning ;
• de déploiement de modèles sur cloud ;
• de traitement du langage naturel (NLP) ;
• d’automatisation de pipelines de données et des mises à jour des modèles prédictifs ;
• de nettoyage et d’amélioration de données issues de data lakes d’entreprises.

Ainsi, bien que les applications du Machine Learning et du Deep Learning soient nombreuses, elles nécessitent souvent les mêmes opérations de traitement.

Quels sont les outils d’un Engineer Machine Learning ?

Les projets data-driven nécessitent le recours à différents outils technologiques. Il est possible de les classer en deux catégories : les langages de programmation et les librairies (ou frameworks) de Machine Learning.

Les langages de programmation les plus utilisés par les professionnels de la data science et du Machine Learning sont Python, SQL, R, Scala, Matlab, Java, SAS. Quant aux librairies ML et d’intelligence artificielle, on retrouve Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib, Keras, Seaborn, Pytorch, TensorFlow, AWS Deep Learning AMI et Google Cloud ML Engine.

Enfin, dans le cadre d’une logique de gestion de projet agile, un ingénieur en Machine Learning est amené à utiliser des outils de travail collaboratif tels que Jira, Gitlab ou Github, etc.

Pour qui travaille un Engineer Machine Learning freelance ?

Un Engineer Machine Learning peut travailler pour le compte d’entreprises de services numériques (ESN), de grands comptes ou de startups. Dès lors que ces différentes structures possèdent des besoins en analyse de données ou en création de produits reposant sur les technologies d’Intelligence Artificielle, elles peuvent faire appel à un ingénieur en Machine Learning. De ce fait, il est possible de retrouver ces professionnels de l’apprentissage automatique et du deep learning au sein de projets concernant :

• la reconnaissance vocale ;
• le traitement du langage naturel ;
• la création de moteurs de recommandation ;
• la détection de fraudes et d’anomalies ;
• la vision par ordinateur.

Enfin, la data science et ses applications (Machine Learning et Deep Learning) sont exploitées de façon transversale à différents secteurs d’activité. Aussi, il est possible d’intégrer un Engineer Machine Learning au sein de ses équipes, que l’on soit spécialiste des assurances, des banques, de la finance, des technologies de l’information, du retail et du e-commerce, de la grande distribution, des jeux vidéos, etc.

Comment se former au métier d’Engineer Machine Learning ?

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont issus d’une formation de niveau Bac +5 au minimum. Différentes voies permettent d’acquérir les connaissances et les compétences nécessaires à ce métier, telles que :

• les masters en informatique spécialité Data Science ;
• les masters spécialisés en Big Data et en gestion des grandes données ;
• les parcours en ingénierie informatique et data science.

Les formations en Machine Learning visent à équiper les futurs ingénieurs en apprentissage automatique avec des connaissances en mathématiques, statistiques, programmation et génie logiciel. De ce fait, les parcours universitaires ou en école en lien avec cette spécialité se concentrent sur :

• la maîtrise des différentes librairies de Machine Learning et d’intelligence artificielle ;
• la compréhension des algorithmes de fouille de données (Data Mining) ;
• l’assimilation de la théorie des graphes et ses implications en data science ;
• l’initiation à la recherche opérationnelle et sa relation à l’intelligence artificielle ;
• la programmation en Python, Scala, R et SAS principalement ;
• l’acquisition d’une compréhension globale des statistiques bayésiennes et des modèles probabilistes.

Les programmes de formation en Machine Learning cherchent donc à répondre aux besoins de polyvalence du métier d’ingénieur en apprentissage automatique.

Enfin, ces cursus, tout comme les autres parcours de formation en informatique, proposent également des modules de gestion de projet et de communication au vu de l’importance de ces soft skills dans l’exercice du métier d’Engineer en Machine Learning.

Comment choisir un Engineer Machine Learning freelance ?

La sélection d’un Engineer Machine Learning freelance dépend de différents critères :

• son ancienneté ;
• ses technologies de prédilection ;
• son taux journalier moyen ;
• les besoins du projet.

En fonction de ces paramètres, la présentation de la mission ou l’offre d’emploi doit mentionner les technologies nécessaires à la réalisation du projet (langages de programmation et frameworks ML) ainsi que les délais d’exécution de la mission. Par la suite, le tri des candidatures reçues doit prendre en compte le portfolio du freelance, les retours de ses anciens clients et la compatibilité de son profil de compétences avec les technologies nécessaires à la réalisation du projet.

Par ailleurs, il est à noter qu’un Ingénieur en Machine Learning doit nécessairement comprendre les enjeux relatifs à l’industrialisation des projets data-driven. Il est donc important que le professionnel sélectionné ait eu l’occasion de participer à des projets, de la conception jusqu'au passage à l’échelle et l’automatisation de l’optimisation des modèles prédictifs.

Enfin, rappelons que le Machine Learning et l’Intelligence Artificielle sont des domaines de connaissances appliqués à divers secteurs d’activité. De ce fait, un profil d’Engineer Machine Learning qui a eu la possibilité, par le passé, de travailler sur des produits ou des projets relatifs au secteur d’activité du recruteur est à privilégier.