Un développeur en apprentissage automatique (machine learning) est un type de développeur spécialisé dans la création et la maintenance d’applications et de systèmes qui utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter des modèles et des informations à partir de données. Les développeurs en apprentissage automatique utilisent des langages de programmation tels que Python et R pour concevoir et implémenter des modèles d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés pour la reconnaissance de formes, la prédiction et l’analyse de données. Les applications de l’apprentissage automatique peuvent être utilisées dans une variété de domaines tels que la finance, la santé, le commerce électronique, la publicité, la sécurité, etc. Les développeurs en apprentissage automatique travaillent souvent en étroite collaboration avec des scientifiques de données et des ingénieurs en IA pour résoudre des problèmes complexes en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique.
Nos formations aux métiers du digital sont flexibles et interactives pour tous les niveaux. Apprenez à votre rythme et mettez vos compétences en pratique. Rejoignez-nous pour réussir dans le monde numérique.
Concevoir, implémenter et évaluer des modèles de machine learning pour résoudre des problèmes commerciaux ou technologiques
Collecter et nettoyer des données pour les utiliser dans des modèles de machine learning
Sélectionner les algorithmes de machine learning les plus appropriés pour un ensemble de données donné
Former, tester et évaluer les performances de modèles de machine learning
Optimiser les performances des modèles de machine learning pour atteindre des niveaux de précision élevés et des temps de traitement rapides
Travailler en étroite collaboration avec les équipes de recherche en intelligence artificielle pour développer de nouvelles technologies de pointe
Intégrer des modèles de machine learning dans des applications et des systèmes existants
Maintenir des modèles de machine learning existants pour améliorer leur performance et leur précision
Assurer la qualité et la fiabilité des modèles de machine learning en effectuant des tests réguliers et en surveillant les performances
Un diplôme universitaire en informatique, en mathématiques, en statistiques, en science des données ou dans un domaine connexe est généralement requis pour ce poste
Une connaissance approfondie des algorithmes de machine learning, de la modélisation statistique et de la programmation est nécessaire
Une expérience pratique de la programmation en langages tels que Python, R, Java ou C++ est nécessaire
Une connaissance pratique des outils et des cadres de développement de machine learning tels que TensorFlow, Keras, PyTorch, Scikit-learn, Apache Spark, Hadoop, etc. est requise
Une expérience pratique dans la collecte et le nettoyage de données, ainsi que dans la sélection des algorithmes de machine learning appropriés pour résoudre des problèmes de données est nécessaire
Une connaissance approfondie de l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé, ainsi que des méthodes de validation croisée, de l’optimisation de l’hyperparamètre et de la régression est nécessaire
Une capacité à communiquer de manière efficace avec les équipes de recherche en intelligence artificielle et les parties prenantes techniques et non techniques est requise
Pour découvrir les métiers qui vous correspondent, consultez un conseiller en orientation professionnelle.
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