Après des années de battage médiatique et de promesses, l’intelligence artificielle (IA) est enfin arrivée. Les organisations de tous types et de toutes tailles s'efforcent d'intégrer l'IA dans leurs processus métier afin de rendre leurs opérations plus puissantes, plus efficaces et plus rentables. UN Data Scientist ainsi que  ingénieur en apprentissage automatique sont deux des professions les plus passionnantes et les plus avant-gardistes de la technologie. Bien que les deux impliquent de concrétiser les promesses de l’IA en entreprise, choisir entre devenir ingénieur en apprentissage automatique ou devenir data scientist nécessite de comprendre en quoi les deux rôles diffèrent et comment ils se complètent.

Les ingénieurs en apprentissage automatique et les data scientists font partie de l'équipe derrière le développement d'une entreprise. plateforme d'apprentissage automatique (ML). Chaque poste remplit des tâches essentielles dans le développement, la mise en œuvre et la maintenance d'applications d'apprentissage automatique. 

Pourtant, les rôles, les compétences et les responsabilités d’un ingénieur en apprentissage automatique par rapport à un data scientist diffèrent sur des points importants. Comprendre les différences et les similitudes des deux postes vous aide à décider quel rôle correspond le mieux à vos objectifs de carrière.

Le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique par rapport à un data scientist

L'objectif de l'apprentissage automatique et d'autres activités basées sur l'IA est de créer des applications logicielles qui améliorent nos vies, que ce soit dans le cadre de notre entreprise ou dans nos activités quotidiennes en dehors du travail. Les ingénieurs en apprentissage automatique et les data scientists jouent un rôle essentiel dans la conception et l’utilisation de systèmes intelligents qui s’améliorent naturellement au fil du temps, avec ou sans l’aide des humains.

Une façon de distinguer les rôles des ingénieurs en apprentissage automatique et des data scientists dans la conception de systèmes intelligents consiste à considérer les data scientists comme les architectes d'une structure et les ingénieurs en apprentissage automatique comme les constructeurs qui convertissent les plans et les modèles en un système fonctionnel. 

Ce sont parmi les tâches principales des data scientists dans la création de systèmes intelligents :

• Déterminer quels problèmes commerciaux conviennent aux solutions ML
• Visualisez les nombreuses étapes du Cycle de vie du ML (collecte de données, préparation des données, gestion des données, analyse des données, formation à la modélisation, tests de modèles, déploiement)
• Concevoir des algorithmes et des modèles de données personnalisés
• Identifier des ensembles de données complémentaires et générer les données synthétiques dont les modèles d'apprentissage profond (DL) ont besoin
• Déterminer les exigences d'annotation des données du système
• Maintenir une communication continue avec toutes les parties prenantes
• Créez des outils personnalisés pour optimiser le flux de travail de modélisation

En revanche, le rôle des ingénieurs en apprentissage automatique met l'accent sur le déploiement et l'exploitation des modèles ML et DL :

• Déployer et optimiser les modèles ML et DL dans les paramètres de production
• Surveillez les performances des modèles pour gérer la latence, la mémoire, le débit et d'autres paramètres opérationnels.
• Effectuez des tests d'inférence sur les processeurs, les GPU, les appareils de périphérie et d'autres matériels
• Maintenir et déboguer les modèles ML et DL
• Gérer le contrôle de version pour les modèles, les métadonnées et les expériences
• Optimisez les flux de travail des modèles à l'aide d'outils personnalisés

Les data scientists sont directement impliqués dans le analyse et interprétation des insights extraits des modèles ML et DL en appliquant des techniques statistiques et mathématiques pour identifier les modèles, les tendances et les relations dans les données. 

Les ingénieurs en apprentissage automatique s'appuient davantage sur leur expérience en programmation et en ingénierie pour transformer les concepts de science des données en systèmes fonctionnels flexibles, évolutifs et transparents.

Ingénieur en apprentissage automatique vs Data Scientist : compétences, formation et responsabilités

Il existe un chevauchement considérable entre les qualifications requises pour les carrières en ingénierie de l’apprentissage automatique et en science des données. Par exemple, les deux domaines nécessitent un sens technique, une pensée analytique et des compétences en résolution de problèmes. Ils s'appuient également sur une expérience en programmation qui inclut généralement la programmation Python et R, les systèmes cloud (AWS, Microsoft Azure et Google Cloud Platform, ou GPC) et stockage des métadonnées et optimisation.

Mais plus importantes que les similitudes dans la formation et les compétences des ingénieurs en apprentissage automatique et des data scientists sont les différences dans leurs formations techniques et éducatives :

• Les data scientists doivent maîtriser les statistiques, l'analyse de données, la visualisation de données, les communications écrites et verbales et les présentations.
• Les ingénieurs en apprentissage automatique doivent posséder une connaissance approfondie des structures de données, de la modélisation des données, de l'ingénierie logicielle et des concepts sous-jacents aux modèles ML et DL.

Les data scientists ont tendance à disposer d'un ensemble plus large de compétences difficiles que les ingénieurs en apprentissage automatique, y compris une expérience avec les logiciels statistiques et mathématiques, les langages de requête, les outils de visualisation de données, la gestion de bases de données, Microsoft Excel et la gestion des données. 

La critères les plus importants pour les ingénieurs en apprentissage automatique, ils incluent des connaissances sur Cadres ML ainsi que  Bibliothèques ML, les structures de données, les techniques de modélisation de données et les architectures logicielles. 

Ce sont parmi les compétences nécessaires pour un carrière d'ingénieur en apprentissage automatique:

• Systèmes d'exploitation Linux/Unix
• Langages de programmation Java, C et C++
• Architectures GPU et programmation CUDA
• Modélisation et évaluation des données
• Architectures de réseaux neuronaux
• Traitement du langage naturel (NLP)
• Informatique distribuée
• Apprentissage par renforcement
• Étincelle et Hadoop programmation

La ensembles de compétences des data scientists englober ces domaines:

• Codage SQL et Python
• Conception et programmation de bases de données, y compris bases de données NoSQL et cloud
• Outils de collecte et de nettoyage des données, y compris les outils de business intelligence (BI)
• Outils d'analyse statistique tels que SPSS, Matlab et SAS
• Analyses statistiques descriptives, diagnostiques, prédictives et prescriptives
• Algèbre linéaire et calcul
• Création de modèles ML
• Outils de validation et de déploiement de modèles (SAS, Neptune, Kubeflow et Google AI)
• Outils de développement d'API tels qu'Amazon AWS (Amazon API Gateway) et IBM Cloud (IBM API Connect)

Le Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis souligne que la plupart des data scientists posséder une maîtrise ou doctorat en mathématiques, statistiques, informatique, commerce ou ingénierie. (Les groupes BLS ingénieurs en apprentissage automatique dans la catégorie des data scientists.) Langages de programmation Les outils considérés comme essentiels pour les data scientists sont Python, R, SQL, Git et GitHub. 

Les ingénieurs en apprentissage automatique devraient être maîtrise de Java, R, Python et C++, ainsi que dans l'utilisation de bibliothèques ML telles que CNTK de Microsoft, MLlib d'Apache Spark et TensorFlow de Google. Ils doivent également avoir une solide compréhension des API Web et des bibliothèques d'API dynamiques et statiques.

Les perspectives pour les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données

Le BLS prévoit que le nombre d'emplois disponibles pour les data scientists augmentera augmenter de 36% entre 2021 et 2031, ce qui est bien plus rapide que la croissance moyenne de toutes les professions. 

Le « Forum économique mondial »Rapport sur l’avenir de l’emploi 2023" place les spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique parmi les emplois qui connaissent la croissance la plus rapide, avec une croissance annuelle moyenne de 30 % jusqu'en 2027. Le rapport souligne que 42 % des entreprises interrogées ont l'intention de donner la priorité à la formation des travailleurs à l'application de l'IA et du Big Data au cours des prochaines années. cinq ans.

Les estimations salariales des data scientists incluent le BLS rapportant un salaire annuel moyen de 100,910 XNUMX $ en mai 2021, et l'enquête de PayScale indiquant que les scientifiques des données salaire de base moyen de 99,344 XNUMX $ en 2023, dans une fourchette de 71,000 138,000 $ et XNUMX XNUMX $ par année. 

En revanche, PayScale met le salaire de base moyen des ingénieurs en apprentissage automatique à 115,243 80,000 $ dans une fourchette d'environ 157,000 XNUMX $ à XNUMX XNUMX $ par an.

Selon PayScale, les compétences qui ont le plus grand impact sur les salaires des ingénieurs en machine learning sont le traitement d'images (26 % de plus que la moyenne), l'apprentissage par renforcement (22 % de plus), DevOps (22 % de plus) et Scala (20 % de plus). plus haut). 

Les salaires des data scientists sont augmentés par la possession de compétences en programmation C++ (42 % plus élevées que la moyenne), en cybersécurité (39 % plus élevées), en analyse de recherche (26 % plus élevées), en bibliothèque de logiciels PyTorch (24 % plus élevées) et en prévisions (22 % plus élevées). ).

L’informatique quantique est un domaine en plein essor pour les data scientists. science de l'information quantique – qui nécessite des connaissances en mécanique quantique et l’utilisation d’algorithmes quantiques dans des applications de résolution de problèmes. 

De même, les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent s’attendre à une amélioration de leurs perspectives d’emploi dans les années à venir grâce à l’avènement de IA générative, ce qui devrait ajouter jusqu'à 4.4 billions de dollars en valeur économique en augmentant la productivité globale, selon le rapport « Technology Trends Outlook 2023 » de McKinsey.

Ingénieur en apprentissage automatique et scientifique des données : à la pointe de la prochaine vague technologique

Les technologies de l’IA auront un impact considérable sur les économies et les marchés du travail du monde entier dans les années à venir, mais comme pour toute technologie révolutionnaire, il y aura des gagnants et des perdants. Le Centre de recherche sur les politiques économiques (CEPR) estime que l’IA augmenter la croissance mondiale de 4 à 6 % chaque année, contre une moyenne d’augmentation annuelle de 4% au cours des dernières décennies. 

L’effet de l’IA sur l’emploi est moins certain, mais le Forum économique mondial estime que si l’IA remplacera 85 millions d’emplois dans le monde entre 2020 et 2025, elle remplacera également créer 97 millions d'emplois, principalement dans des domaines tels que le big data, l'apprentissage automatique et le marketing numérique. Comme ces chiffres l’indiquent, la demande d’ingénieurs en apprentissage automatique et de data scientists restera probablement forte pendant de nombreuses années à venir.

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• La source: https://www.dataversity.net/machine-learning-engineer-vs-data-scientist/