Machine Learning Engineer

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Introduction

Le poste de Machine Learning Engineer (Ingénieur en apprentissage automatique) est un rôle clé dans le domaine de la technologie et de l'intelligence artificielle. En tant que Machine Learning Engineer, vous travaillerez sur le développement, l'implémentation et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique afin de résoudre des problèmes complexes et d'améliorer les performances des systèmes.

Compétences requises

  • Solides connaissances en mathématiques, statistiques et algèbre linéaire.
  • Maîtrise des principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris les méthodes supervisées et non supervisées, les réseaux de neurones, les arbres de décision, les SVM (Support Vector Machines), etc.
  • Connaissance des frameworks et bibliothèques populaires d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
  • Capacité à collecter, nettoyer et préparer des données pour les modèles d'apprentissage automatique.
  • Compétences en ingénierie logicielle pour développer des solutions évolutives et performantes, notamment en utilisant des outils de gestion de version tels que Git.
  • Aptitude à évaluer les modèles d'apprentissage automatique et à les optimiser en utilisant des techniques telles que la validation croisée, le réglage des hyperparamètres, etc.
  • Capacité à communiquer efficacement avec les équipes techniques et non techniques, et à présenter les résultats de manière claire et compréhensible.

Expérience requise

  • Une expérience professionnelle préalable dans le domaine de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle ou de l'analyse de données est souvent exigée.
  • La participation à des projets d'apprentissage automatique, tels que la création de modèles prédictifs, de systèmes de recommandation ou de solutions d'apprentissage profond, est un atout

Formation

  • Un diplôme en informatique, en mathématiques, en statistiques ou dans un domaine connexe est généralement requis. Une maîtrise ou un doctorat en apprentissage automatique ou en intelligence artificielle est un plus
  • Des certifications reconnues dans le domaine de l'apprentissage automatique, telles que la certification TensorFlow Developer, peuvent également être valorisées.

Stacks possibles

  • Langages de programmation : Python, R, Java, C++.
  • Frameworks et bibliothèques : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras, Apache Spark, NumPy, pandas.
  • Outils de visualisation des données : Matplotlib, Tableau, seaborn.
  • Bases de données : SQL, NoSQL (MongoDB, Cassandra), Big Data (Hadoop, Hive, Spark).
  • Outils de gestion de version : Git, GitHub, Bitbucket.

Métiers associés:

Data Scientist
Data Engineer
Head of Data

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