Au fur et à mesure qu'il recueille plus de données, l'apprentissage automatique, un sous-domaine intrigant de l'intelligence artificielle, prédit et modifie les résultats. Les ingénieurs spécialisés dans l'apprentissage automatique travaillent avec des algorithmes, des données et l'IA. Une solide formation en mathématiques, en informatique et en programmation est nécessaire pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, ainsi qu'une connaissance approfondie des différentes techniques et algorithmes d'apprentissage automatique. Découvrez les perspectives de carrière, le potentiel salarial et les exigences pour devenir ingénieur en apprentissage automatique.
Salaire d'ingénieur en apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est une spécialisation de l'informatique liée à l'intelligence artificielle. Il utilise des algorithmes pour analyser les données d'une manière similaire à la façon dont les gens apprennent. Il est nécessaire d'améliorer la précision d'apprentissage de la machine avant qu'elle ne puisse fournir à l'utilisateur des données basées sur cet apprentissage. L'apprentissage automatique comprend tout, de la reconnaissance faciale sur les smartphones à la vidéosurveillance. Cependant, les entreprises qui traitent avec les clients l'utilisent également pour comprendre les tendances et les préférences des consommateurs et créer des campagnes de marketing direct ou de publicité.
Les ingénieurs ayant une expérience en apprentissage automatique sont extrêmement importants pour l'équipe de science des données. Ils doivent faire de la recherche, construire l'intelligence artificielle qui alimentera l'apprentissage automatique, la concevoir, suivre et faire progresser les systèmes d'intelligence artificielle de pointe.
Un ingénieur en apprentissage automatique travaille fréquemment en étroite collaboration avec les scientifiques des données qui créent les modèles pour créer des systèmes d'IA et les personnes qui les créent et les gèrent. Les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent avoir diverses tâches, mais ils incluent souvent les éléments suivants :
- Mettre en place des algorithmes de machine learning
- Test et expérimentation avec des systèmes d'IA
- La conception et la mise en œuvre de systèmes d'apprentissage automatique
- Réalisation d'analyses statistiques
Comment faire carrière dans l'ingénierie de l'apprentissage automatique
Un ingénieur en apprentissage automatique peut être atteint grâce à un travail acharné et à son dévouement. Pour être un ingénieur en apprentissage automatique, vous devez terminer ces étapes.
# 1. Baccalauréat en informatique ou dans un domaine étroitement lié
Étant donné que l'apprentissage automatique est une branche de l'informatique, la maîtrise de la programmation informatique, de la science des données et des mathématiques est essentielle au succès. Commencer un cursus d'études en Informatique ou un sujet étroitement lié comme les statistiques est une bonne première étape car la majorité des emplois d'ingénierie en apprentissage automatique nécessiteront au moins un baccalauréat.
#2. Acquérir de l'expérience dans l'emploi de premier échelon
Après avoir terminé vos études en informatique, vous devriez commencer à travailler dans l'industrie de la science des données pour acquérir de l'expérience avec l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle. Une carrière dans l'apprentissage automatique peut commencer par certains emplois de niveau débutant.
# 3. Gagnez un diplôme supérieur
Même si vous pouvez trouver un emploi dans les domaines de la science des données et de l'intelligence artificielle avec seulement un baccalauréat, l'obtention d'une maîtrise ou d'un doctorat en informatique, en science des données ou en génie logiciel peut vous apprendre à effectuer les tâches les plus difficiles nécessaires à l'apprentissage automatique. ingénieurs. De plus, cela vous aidera lorsque vous postulerez à des emplois, en particulier si vous avez complété votre formation par de nombreux stages ou apprentissages.
# 4. Obtenir les certifications nécessaires.
Pour prouver vos connaissances et votre dévouement au sujet, obtenez les certifications et les informations d'identification nécessaires telles que le certificat de développeur TensorFlow de Google, Azure AI Engineer Associate de Microsoft ou la spécialité d'apprentissage automatique d'AWS.
#5. Connectez-vous avec des experts de l'industrie grâce au réseautage
En participant à des événements, en rejoignant des communautés en ligne et en établissant des liens avec des collègues sur des sites Web comme LinkedIn, vous pouvez entrer en contact avec d'autres experts du secteur. Vous pouvez trouver des opportunités d'emploi et acquérir des connaissances auprès d'autres acteurs de l'industrie en réseautant.
Assistez à des conférences, participez à des forums en ligne et suivez les principaux chercheurs et praticiens pour rester informé des développements les plus récents dans le domaine.
Compétences pour l'apprentissage automatique
Combiner l'expertise d'un ingénieur logiciel et d'un scientifique des données vous aidera à réussir en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique. Cela implique d'avoir une solide compréhension des idées fondamentales derrière l'analyse de données et l'informatique ainsi que certaines compétences non techniques qui sont cruciales pour les deux domaines.
Même si l'intitulé du poste "machine learning" est orienté techniquement, les soft skills sont tout aussi cruciaux. Même si vous êtes un expert en apprentissage automatique, vous devez toujours avoir de solides compétences interpersonnelles, de gestion du temps et de collaboration. Un ingénieur en apprentissage automatique doit également se consacrer à l'apprentissage tout au long de la vie. Compte tenu du développement rapide de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage en profondeur, de l'apprentissage automatique et de la science des données, tout professionnel qui souhaite rester à la pointe doit poursuivre une formation continue.
#1. Compétences en données
Bon nombre des mêmes capacités qu'un Data Scientist sont attendus d'un ingénieur en apprentissage automatique, y compris la modélisation de données, la maîtrise technique des langages de programmation comme Python et Java, et une compréhension de la façon d'évaluer les algorithmes et modèles prédictifs. De plus, avoir une solide compréhension des statistiques et des probabilités serait très bénéfique.
#2. Compétences en génie logiciel
Pour les ingénieurs ML, il est essentiel de comprendre les concepts de l'informatique, tels que les structures de données, l'architecture informatique et les algorithmes, qui incluent également l'écriture d'algorithmes de tri, de recherche et d'optimisation. Étant donné que le produit typique d'un ingénieur ML est un logiciel, il doit également connaître et savoir respecter les meilleures pratiques en matière d'ingénierie logicielle, en particulier celles concernant le développement de systèmes, le contrôle de version, les tests et l'analyse des exigences.
#3. Compétences en apprentissage automatique
Même si un ingénieur en apprentissage automatique est souvent considéré comme quelqu'un qui chevauche les domaines de la science des données et du génie logiciel, certaines compétences sont toujours spécifiquement requises pour les emplois en ML. De nombreux ingénieurs en apprentissage automatique acquièrent aujourd'hui de nouvelles compétences, notamment l'apprentissage en profondeur, les architectures de réseaux neuronaux, le traitement du langage naturel et la programmation dynamique.
#4. Compétences en codage et logiciels
Vous devez maîtriser la modélisation, l'architecture de données, la programmation en Python, Java et R, et utiliser des frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow ou Keras.
#5. Base de connaissances étendue
En plus de comprendre les cadres d'apprentissage automatique, les bibliothèques, les structures de données et la modélisation, cela implique également d'avoir une solide compréhension des mathématiques, des statistiques et des algorithmes.
#6. Capacité à penser de manière critique et à résoudre des problèmes
L'analyse des problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent et le développement de solutions constituent une partie importante du travail d'un ingénieur en apprentissage automatique.
Salaire d'ingénieur en apprentissage automatique de niveau débutant
Étant donné qu'ils font partie des experts les plus recherchés dans le domaine de l'intelligence artificielle, les ingénieurs en apprentissage automatique ne devraient pas être surpris de gagner un salaire moyen compétitif.
Selon l'emplacement, l'expérience et la taille de l'entreprise, entre autres variables, le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique peut changer. Les ingénieurs en apprentissage automatique aux États-Unis gagnent un salaire moyen de 127,448 19 $ par an au 2023 juin XNUMX. Cependant, ceux qui ont plus d'expérience et ceux qui sont employés dans des industries à forte demande peuvent s'attendre à gagner beaucoup plus d'argent.
Les salaires actuels des ingénieurs américains débutants en apprentissage automatique vont de 49,500 25 $ (70,000e centile) à 75 90 $ (80,500e centile), les 96,000 % supérieurs gagnant 70,000 132,000 $ par an. Aux États-Unis, les ingénieurs débutants en machine learning gagnent un salaire moyen de XNUMX XNUMX dollars par an, soit entre XNUMX XNUMX et XNUMX XNUMX dollars. Cette échelle est nettement supérieure au revenu personnel médian réel aux États-Unis, même au bas de l'échelle.
Selon Payscale, les ingénieurs en apprentissage automatique à mi-carrière aux États-Unis (ceux qui ont entre 5 et 10 ans d'expérience) peuvent gagner entre 99,000 180,000 $ et XNUMX XNUMX $, en moyenne, dans leur domaine.
Enfin et surtout, Payscale affirme que les ingénieurs en apprentissage automatique en fin de carrière aux États-Unis (avec environ 10 ans d'expérience) peuvent gagner en moyenne environ 150,000 115,000 $. Le montant réel pourrait toutefois varier d'environ 204,000 XNUMX $ à XNUMX XNUMX $.
Combien d'argent gagnent les ingénieurs en apprentissage automatique ?
Votre salaire variera en fonction de votre emplacement, de votre spécialisation et de votre niveau d'expérience dans l'industrie. Le salaire annuel moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique est de 133,485 167,236 $. On estime à 149,332 XNUMX $ le salaire annuel d'un ingénieur senior en apprentissage automatique. De plus, le salaire annuel moyen d'un ingénieur principal en apprentissage automatique est de XNUMX XNUMX $.
Cependant, le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique se situe entre 112,832 143,180 $ et XNUMX XNUMX $, selon plusieurs sites Web d'agrégation des salaires.
Les ingénieurs en apprentissage automatique gagnent-ils beaucoup d'argent ?
Les ingénieurs en apprentissage automatique (ML) mènent des recherches, créent des conceptions et créent une intelligence artificielle essentielle au sein des équipes de science des données. Le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique peut être considérablement plus élevé que le revenu médian aux États-Unis. Oui, les ingénieurs ML gagnent bien. Les ingénieurs ML gagnent un salaire annuel moyen de 126,830 XNUMX $, ce qui les place parmi les spécialistes technologiques les mieux payés.
Combien gagnent les ingénieurs en apprentissage automatique TikTok ?
Les ingénieurs en apprentissage automatique aux États-Unis gagnent un salaire annuel moyen de 109,310 45 $, soit 200,151 % de moins que le salaire moyen de TikTok pour ce poste de 218,897 XNUMX $. Une rémunération annuelle estimée à XNUMX XNUMX $ est le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique chez TikTok.
Pourquoi les ingénieurs en apprentissage automatique sont-ils si bien payés ?
Les ingénieurs en apprentissage automatique font partie des professions les mieux rémunérées en raison de l'étroitesse de leur domaine d'expertise. Et il y a une bonne raison à cela. Cela demande une expertise approfondie, des compétences appropriées et une maîtrise du domaine scientifique.
La large gamme de rémunération d'un ingénieur en apprentissage automatique est due à plusieurs facteurs. Les employeurs prennent souvent en compte des facteurs avant de faire une offre, tels que le niveau d'expérience, les talents, la formation, l'emplacement géographique et l'expertise de l'industrie du candidat tout en travaillant sur des projets d'apprentissage automatique réels.
Est-ce difficile d'être un ingénieur en apprentissage automatique ?
La nécessité d'une compréhension approfondie de nombreux domaines des mathématiques et de l'informatique, ainsi que l'attention méticuleuse aux détails requise pour repérer les inefficacités algorithmiques, sont des facteurs qui rendent l'apprentissage automatique difficile. De plus, pour optimiser un algorithme pour les applications d'apprentissage automatique, un examen attentif
Qui gagne plus d'ingénieur IA ou d'ingénieur ML ?
En raison de leur demande accrue, les ingénieurs ML gagnent actuellement plus d'argent que les autres ingénieurs IA. De même, les entreprises paieront davantage les employés ayant plus d'expérience dans intelligence artificielle. Les ingénieurs en apprentissage automatique font partie des professions les mieux rémunérées en raison de l'étroitesse de leur domaine d'expertise. De plus, il y a une bonne raison à cela. Cela nécessite des connaissances approfondies et spécialisées, la bonne aptitude et la compétence dans le domaine scientifique.
Conclusion
Les domaines de l'informatique et de la science des données connus sous le nom d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique sont en pleine expansion. Bien que vous ayez besoin d'années de formation et d'éducation pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, vous pouvez commencer dès maintenant. Développez votre compréhension du développement de logiciels, acquérez des connaissances sur différents langages de programmation, et travaillez à l'obtention de votre premier baccalauréat.
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Bibliographie
