Pour optimiser le machine learning, il faut connaitre toutes les techniques qui sous-tendent les algorithmes. Le Machine
Learning Engineer doit développer des algorithmes et des programmes initiaux et utiliser des méthodes de test méticuleuses pour s’assurer qu’une fois mis en pratique, les programmes sont presque sans défaut. Il doit également fournir aux ordinateurs et aux machines la capacité d’apprendre et de s’améliorer indépendamment de l’interaction humaine. Pour cela, le Machine Learning Engineer travaille en étroite collaboration avec le Data Scientist et le Data Engineer afin de s’assurer que le modèle développé par le Data Scientist puisse être intégré dans l’infrastructure proposée par le Data Engineer dans un environnement de production.

Le Machine Learning Engineer est garant de la disponibilité des modèles de Machine Learning (ou Deep Learning) aux utilisateurs concernés et s’assure que les modèles restent performants au cours du temps.

Comme les autres métiers de la Data, il s’agit d’un poste clé dans la chaîne de traitement de la donnée. Il est le dernier échelon et son travail est conditionné par la qualité et la disponibilité des chaines amonts.

Les ordinateurs peuvent être programmés pour apprendre des comportements, des scénarios, des processus. Ils utilisent pour cela des programmes spécifiques qui doivent être maitrisés. Il faut choisir les programmes adaptés à l’action que l’on veut produire, organiser autour de ces programmes les données à leur faire intégrer, développer les compléments de programme nécessaires.

A l’EPITA IA Institut, il faudra avoir suivi en 2ème cycle l’EPITA ou l’ESME ou, pour ceux qui auront choisi l’ISG, avoir gardé un contact étroit et une grande curiosité pour les aspects les plus techniques.

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