Un ingénieur en Machine Learning (apprentissage automatique en français) est un professionnel de l’informatique spécialisé dans la conception, la mise en œuvre et l’optimisation de modèles de Machine Learning pour résoudre des problèmes complexes et prendre des décisions automatiques à partir de données.
Les ingénieurs en Machine Learning ont des compétences approfondies en mathématiques, en statistiques et en programmation, ainsi qu’une compréhension approfondie des techniques d’apprentissage automatique, des algorithmes d’optimisation et des frameworks de Machine Learning. Ils sont également familiers avec des domaines connexes tels que le traitement de données, la visualisation de données, et la gestion de bases de données.
Les tâches typiques d’un ingénieur en Machine Learning comprennent la collecte et la préparation des données, la conception et la formation de modèles de Machine Learning, l’optimisation des paramètres de modèle, la validation et l’évaluation des modèles, l’intégration des modèles dans des applications, ainsi que la surveillance et la maintenance des modèles en production pour garantir leur fiabilité et leur précision.
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.
Analyser les données pour identifier les tendances et les modèles.
Concevoir des modèles de machine learning pour résoudre des problèmes complexes.
Entraîner et évaluer les modèles de machine learning en utilisant des données d’entraînement et de validation.
Intégrer les modèles de machine learning dans des applications pour automatiser les tâches.
Optimiser les modèles de machine learning pour améliorer leur précision et leur performance.
Formation en ingénierie informatique, mathématiques, statistiques ou un domaine connexe.
Connaissance avancée des algorithmes de machine learning, des techniques de traitement de données et des langages de programmation (Python, R, etc.).
Expérience en apprentissage automatique, analyse de données et exploration de données.
Compétences techniques avancées en apprentissage automatique, y compris la conception de modèles et l’entraînement de modèles.
Solides compétences en programmation, notamment en Python, R et en langages de modélisation.
Capacité à analyser et à interpréter les données, ainsi qu’à résoudre des problèmes complexes.
Capacité à travailler en équipe et à collaborer avec différents profils.
Excellentes aptitudes à la communication pour présenter les résultats aux parties prenantes.
Pour découvrir les métiers qui vous correspondent, consultez un conseiller en orientation professionnelle.
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