Machine Learning Engineer

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Conception et Développement :

• Concevoir des modèles de machine learning (supervisé, non supervisé, réseau de neurones).
• Développer des pipelines de traitement des données pour alimenter les modèles.

Optimisation des Modèles :

• Tester, valider et améliorer les performances des modèles existants.
• Réduire les biais et optimiser les temps de calcul.

Déploiement en Production :

• Intégrer les modèles dans des environnements applicatifs ou cloud.
• Superviser les performances des systèmes en temps réel.

Collaboration Interdisciplinaire :

• Travailler avec des data scientists, des ingénieurs logiciel et des équipes produits pour

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Quel est un exemple de projet en tant que Machine Learning Engineer?

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Prenons l'exemple d'une entreprise comme AssessFirst, une solution SaaS de recrutement. En tant que Machine Learning Engineer au sein de cette entreprise, tu es amené a travailler sur:

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• Une solution de pointe conçue pour évaluer les compétences linguistiques et techniques à travers des évaluations personnalisées basées sur la voix.
• Développer des algorithmes avancés permettant d'analyser les réponses enregistrées, d'extraire des informations pertinentes et de fournir des prédictions précises sur les performances et le potentiel.

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Pour mener a bien ces projets, tu conçois des pipelines de machine learning efficaces pour gérer des données complexes. Tu travailles avec les équipes Data Science et Produit pour améliorer ou créer de nouvelles fonctionnalités. Pour ça, tu utilises des frameworks IA (TensorFlow, PyTorch), des langages de programmation (Python, R, Java) et des outils de traitement big data (Apache Spark, Hadoop).

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Quelle est la différence entre un Data Scientist et un Machine Learning Engineer?

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Un Data Scientist se concentre sur l’analyse des données et la création de modèles pour fournir des insights métiers, souvent grâce à des méthodes statistiques et du machine learning.

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Le Machine Learning Engineer, quant à lui, est chargé de transformer ces modèles en solutions scalables et opérationnelles. Par exemple, un Data Scientist identifie un modèle utile pour prédire des ventes, et le Machine Learning Engineer le déploie en production, optimise son code et l'intègre dans des systèmes robustes. Bien que certains profils combinent ces compétences, les deux rôles sont souvent distincts mais complémentaires.

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Compétences Techniques :

• Maîtrise des langages Python, R, ou Java.
• Expérience avec des frameworks IA comme TensorFlow, PyTorch, et Scikit-learn.
• Bonne connaissance des bases de données (SQL, NoSQL) et des services cloud (AWS, Google Cloud).
• Connaissance des algorithmes d’optimisation et de traitement des données massives (Big Data).
• Maîtrise des techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que du travail avec des grands modèles de langage (LLMs).
• Connaissance en prompt engineering et optimisation des modèles de langage avancés.

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‍Compétences comportementales :

• Esprit analytique pour identifier des solutions adaptées aux problématiques complexes.
• Collaboration et capacité à vulgariser les concepts techniques.
• Créativité pour proposer des solutions innovantes.

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• Un diplôme de niveau Bachelor informatique ou Master en informatique, data science, ingénierie ou dans un domaine connexe.
• Une maîtrise des langages de programmation tels que Python, R ou Scala, ainsi qu’une expérience avec les bibliothèques et frameworks de machine learning (par exemple, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
• De solides compétences analytiques et en résolution de problèmes, avec la capacité de travailler sur des projets complexes axés sur les données.
• D’excellentes compétences en communication et en collaboration, avec une capacité à travailler efficacement au sein d’une équipe.

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