Qu'est ce qu'un Machine Learning Engineer ?
Tech
Le Machine Learning Engineer (ou Ingénieur en apprentissage automatique) conçoit, entraîne et déploie des modèles capables d’apprendre à partir de données.
Son rôle : transformer des données brutes en systèmes intelligents capables de prédire, classifier ou automatiser des décisions.
C’est un poste hybride entre data science, ingénierie logicielle et recherche appliquée, qui demande à la fois une solide compréhension des algorithmes et une rigueur d’ingénieur.
Pourquoi les entreprises ont besoin de ce métier ?
Avec l’essor de la data et de l’IA, les entreprises cherchent à industrialiser leurs modèles.
Le Machine Learning Engineer intervient là où les Data Scientists s’arrêtent : il met en production les modèles, les scalabilise, et s’assure de leur performance dans le temps.
Concrètement, il transforme une preuve de concept en produit réel.
Ses missions
- Construire, entraîner et tester des modèles de machine learning.
- Concevoir les pipelines de données nécessaires à l’entraînement.
- Optimiser la performance et la latence des modèles.
- Collaborer avec les équipes data et produit pour aligner les cas d’usage avec la stratégie business.
- Surveiller les performances et mettre en place le MLOps (monitoring, versioning, CI/CD, retraining).
Collaboration dans l’équipe
Il travaille avec :
- Les Data Scientists (pour la partie modèle et feature engineering)
- Les Data Engineers (pour la partie pipeline et infrastructure)
- Les Product Managers IA et parfois les chercheurs en IA appliquée
Compétences clés
Techniques :
- Langages : Python, SQL
- Frameworks : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost
- MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker, Kubernetes
- Cloud : AWS, GCP, Azure
Soft skills :
Rigueur, esprit analytique, curiosité, collaboration interdisciplinaire.
Formation & salaire
- Master/Doctorat en informatique, mathématiques ou IA.
- Salaire moyen : 45–60k€ en début de carrière, 70–90k€ pour les profils confirmés, jusqu’à 120k€+ pour les seniors.
Évolutions possibles
Lead Machine Learning Engineer, Head of Data Science, AI Architect, ou CTO IA.
Ancienne recruteuse tech, aujourd’hui associée et COO de Bluecoders, Cécilia pilote le développement du cabinet et veille à la qualité de chaque mission. Elle accompagne les entreprises dans leurs recrutements stratégiques et partage son expertise sur les métiers tech et leurs évolutions.
