Le salaire du Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer : Définition, Missions et Carrière

Qu’est-ce qu’un Machine Learning Engineer ?

Le Machine Learning Engineer (ML Engineer) est un expert de l’intelligence artificielle (IA) spécialisé dans la création de logiciels qui automatisent les modèles prédictifs.

Contrairement au Data Scientist, qui analyse et présente des résultats, le ML Engineer conçoit des algorithmes permettant aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer automatiquement grâce aux données.

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.

En 2024, plus de 3900 profils Linkedin se présentent comme “Machine Learning Engineer” en France.

Missions principales du Machine Learning Engineer

• Développer des algorithmes basés sur des larges ensembles de données.
• Tester et mettre en production des modèles de Machine Learning.
• Nettoyer les données pour garantir leur qualité.
• Améliorer les performances des programmes.
• Identifier des applications ML utiles pour les équipes métiers.
• Gérer le cycle de vie des modèles (maintenance, évolution).

Technologies utilisées

Les ML Engineers travaillent avec des outils avancés comme :

• Langages : Python, R, Scala.
• Frameworks : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
• Big Data : Spark, Hadoop.
• Bases de données : SQL, NoSQL.

Évolutions de carrière

Les Machine Learning Engineers peuvent évoluer vers des rôles comme :

• Senior ML Engineer : Gestion de projets complexes et mentoring.
• Lead ML Engineer : Supervision d’équipes techniques et pilotage stratégique.
• AI Architect : Conception d’infrastructures IA à grande échelle.
• Chief AI Officer (CAIO) : Responsable de la stratégie IA d’une organisation.

Choisir un poste de Machine Learning Engineer

1. Projets variés ? Oriente-toi vers des cabinets de conseil.
2. Environnements Big Data ? Rejoins des grands groupes, e-commerces ou marketplaces.
3. Passion pour l’innovation ? Vise des entreprises axées sur le Machine Learning et Deep Learning.

Optimiser ta rémunération

1. Cible les secteurs bien rémunérés : FinTech, DeepTech & Santé dans un groupe ou une scale-ups bien financées.
2. Développe ton expertise : travaille sur des problématiques à forte volumétrie pour devenir un expert recherché.
3. Montre ton impact : chiffre tes contributions (amélioration des performances, réduction des coûts).
4. Continue à te former : Investis dans des certifications et des compétences avancées.
5. Négocie ton package global : ne te limite pas au salaire, prends en compte les bonus, actions, formations, avantages en nature.
6. Explore la mobilité : Paris offre de meilleures opportunités salariales.

Pourquoi faire appel à un cabinet de chasse pour un poste en Machine Learning ?

Un cabinet de chasse spécialisé peut t’aider à :

• Accéder aux meilleures opportunités grâce à un réseau exclusif.
• Être conseillé sur les postes alignés à ton profil et tes ambitions.
• Maximiser ta rémunération en négociant efficacement ton package.

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