Le salaire du Machine Learning Engineer

Résultats de l'étude salaire mis à jour le vendredi 22 novembre 2024 et commentés par Antoine Barck.

Le salaire détaillé du Machine Learning Engineer

Salaire minimum

Salaire moyen

Salaire maximum

Attention à bien sélectionner les filtres.

Notre définition du poste de Machine Learning Engineer

Le rôle du Machine Learning Engineer (sous catégorie de l’IA) est relativement proche de celui du Data Scientist car les deux doivent évoluer avec de larges volumes de données, possèdent de solides compétences dans la gestion des données, et réalisent des modélisations complexes. C’est une profession passionnante, en constante évolution, qui mêle technique et innovation.

 

Mais la différence tient du fait qu’un Data Scientist produit des rapports et graphiques pour présenter les résultats de leurs analyses, là où les Machine Learning Engineers conçoivent des softwares permettant d’automatiser les modèles prédictifs.
Ainsi, chaque fois que le software effectue une opération, il utilise les résultats pour effectuer les futures opérations avec une précision toujours accrue, ce qui signifie que la machine va apprendre par elle-même.
En plus de cela, le Machine Learning Engineer est également le garant de l’industrialisation des modèles d’intelligence artificielle (mise en production).

 

Exemple :
  • Les algorithmes de recommandation de Google, Zalando ou Deezer : chaque fois qu’un utilisateur effectue une recherche standard, check des produits à acheter, ou écoute une musique, l’algorithme va se nourrir de ces données et va permettre aux recommandations d’être de plus en plus précises sans l’intervention de qui que se soit.
En soit, le métier de Machine Learning Engineer est le fruit d’un mélange entre le Data Scientist et le software engineer. Le ML Engineer libère les Data Scientists des tâches d’ingénierie afin qu’ils puissent se focaliser sur la modélisation mathématique et les tâches nécessitant une réelle expertise scientifique.
 

 

Au quotidien :
 
  • Ecrire des programmes et développer des algorithmes issus de larges data-sets
  • Tester les modèles
  • Optimiser des programmes pour améliorer les performances et la vitesse
  • Assurer le nettoyage des données
  • Suggérer des applications de Machine Learning pertinentes pour les équipes métiers
  • Mettre en production les modèles de Machine Learning
  • Gérer le cycle de vie de ces modèles

 

👉 En 2022, plus de 800 profils Linkedin se présentent comme “Machine Learning Engineer” en France et une majorité d’entre eux est issue des meilleures Écoles d’Ingénieurs françaises. En effet près d’un tiers de ces personnes ont réalisé leurs études entre Polytechnique X, Télécom ParisTech ou CentraleSupélec.
👉 En 2023, plus de 1000 profils Linkedin se présentent comme “Machine Learning Engineer” en France.

Mon avis de chasseur de tête pour bien choisir un poste de Machine Learning Engineer

Les possibilités sont multiples. Le but est de savoir ce que tu recherches :
Tu veux travailler sur plusieurs projets différents ? Alors choisis les entreprises de conseil.
Tu veux évoluer avec de très grands volumes de données ? Alors choisis les grands groupes, les entreprises ayant placé le big data au coeur de leur business, ou bien les sites de e-commerce ou marketplace qui ont de gros enjeux d’optimisation et de recommandation.

Mon conseil pour optimiser ta rémunération :

Les secteurs qui rémunèrent le mieux sont ceux du conseil, de la banque et de la finance. Les tops start-ups ayant levé beaucoup de fonds peuvent également très bien rémunérer car les enjeux autour du machine learning sont énormes pour elles.
Cependant, pour un Machine Learning Engineer junior il est possible de gagner en expérience sur des problématiques innovantes, à forte volumétrie afin de devenir expert. Même si les premières rémunérations seront potentiellement moins importantes que dans d’autres secteurs, le fait de se former pour devenir expert au bout de 3 ans permet permet à termes de se vendre mieux et donc de négocier des packages plus importants.
Voici quelques conseils :
  1. Évalue ta valeur sur le marché : Avant tout, tu dois comprendre ce que vaut ton profil sur le marché. Utilise par exemple notre étude pour avoir une idée des salaires moyens pour des postes similaires à ton expérience et à tes compétences.
  2. Montre ton impact : Les employeurs paient pour la valeur que tu apportes. Si tu peux démontrer comment tu as directement contribué à la croissance, aux bénéfices ou à l’efficacité de ton précédent employeur, cela renforce ton argumentaire pour une rémunération plus élevée.
  3. Continue à te former : Les compétences spécialisées, les certifications et la formation continue peuvent augmenter ta valeur sur le marché. Pense à investir en toi-même régulièrement.
  4. Soigne ton branding personnel : Ton réseau professionnel, ta présence en ligne, les recommandations, tout cela joue en ta faveur. Un bon branding personnel te positionne comme un expert dans ton domaine.
  5. Négocie : La plupart des employeurs s’attendent à ce que tu négocies ton salaire. N’hésite pas à contre-proposer lorsqu’une offre t’est faite. Assure-toi d’être bien préparé avec des arguments solides basés sur tes recherches et ton impact.
  6. Pense au package global : La rémunération ne se limite pas au salaire. Pense aux avantages comme les bonus, les actions, la couverture santé, les avantages en nature, la formation, les jours de congé supplémentaires, etc. Parfois, ces éléments peuvent avoir une valeur bien plus importante que le salaire de base.
  7. Sois prêt à bouger : Dans certaines industries et régions, la rémunération peut varier considérablement. Si tu es mobile, tu pourrais trouver des opportunités mieux rémunérées ailleurs.
  8. Revisite régulièrement ton salaire : Les marchés évoluent, et ton expérience et tes compétences également. Assure-toi de discuter régulièrement de ton salaire avec ton employeur, surtout si tu as pris de nouvelles responsabilités ou si tu as acquis de nouvelles compétences.