Comment recruter un Machine Learning Engineer ?

Si le métier de machine learning engineer est encore peu connu, il se fait progressivement une place dans le domaine du Big Data. Dans une entreprise, il combine les missions du data scientist et celles du software engineer et travaille avec de gros volumes de données. Évoluant au sein d’une équipe data, il est amené quotidiennement à :

• Analyser des données : Il explore la data pour comprendre les performances d’une entreprise ou d’un produit.
• Programmer des algorithmes et concevoir des modèles d’apprentissage automatique : Il crée des modèles pouvant analyser de grandes quantités de données complexes. L’objectif ? Mettre au point un modèle performant capable de donner des résultats toujours plus rapides et précis en choisissant parmi une palette d’algorithmes (deep learning, supervisés ou non supervisés). Ces modèles permettent notamment de limiter les risques, d’identifier des opportunités et d’améliorer la prise de décision. Les algorithmes auto-apprenants développés par le ML Engineer peuvent « travailler d’eux-mêmes ».
• Tester les modèles : Il exécute des tests et interprète les résultats afin d’optimiser les programmes et améliorer leurs performances.
• Instaurer une démarche MLOps (Machine Learning Operations) : Son but : gérer l’ensemble du cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique et assurer leur bon fonctionnement. Il assure ainsi leur mise en production, leur industrialisation et leur maintien dans le temps.
• Élaborer des visualisations : Il utilise des outils de datavisualisation pour présenter de façon claire les résultats aux différentes équipes de l’organisation.

Ce profil hautement qualifié est à mi-chemin entre la science, l’informatique et les mathématiques. Il doit ainsi posséder des compétences techniques et humaines solides.

Le développement logiciel, l’analyse de données et les statistiques et probabilités sont autant d’autres compétences pointues que le ML engineer doit maîtriser.

Les soft skills du machine learning engineer

Pour expliquer de façon compréhensible des processus algorithmiques complexes à des interlocuteurs qui ne sont pas des experts.

Le machine learning engineer est un profil de plus en plus recherché. Pour augmenter vos chances de recruter votre futur talent, il est conseillé de :

• Préparer une liste de questions techniques : amenez le candidat à parler de ses précédents projets en mettant l’accent sur les compétences qui vous intéressent (le deep learning, le codage ou la construction d’un modèle de machine learning par exemple). Voici quelques exemples :
  • Quelle est la différence entre une erreur de type I et une erreur de type II ?
  • Quelles approches d’évaluation utiliseriez-vous pour évaluer l’efficacité d’un modèle de ML ?
  • Donnez un exemple de problème que vous avez résolu (ou essayé de résoudre) avec l’apprentissage automatique.
  • Qu’est-ce que les tests A/B dans le machine learning ?
  • Pourquoi avoir utilisé cet algorithme en particulier dans ce projet ?
  • Quelle est la différence entre les erreurs de ‘type 1’ et de ‘type 2’ ?
  • Comment gérez-vous les données déséquilibrées en Machine Learning ?
  • Qu’est-ce que l’Overfitting et comment pouvez-vous l’éviter ?
• Se faire accompagner : pour réussir le recrutement d’un machine learning engineer dans les meilleurs délais, faites appel à un cabinet possédant une forte expertise dans les profils Data comme Yotta. Nos experts possèdent une fine connaissance des enjeux Data et proposent un accompagnement sur-mesure. Ce qui fait notre différence ? Notre vaste réseau de managers pour amplifier la recommandation de profils et faciliter la prise de référence.

En moyenne, le salaire du machine learning engineer est estimé à :

Cette fourchette varie en fonction de la taille de l’entreprise et de l’expérience professionnelle.