Machine Learning Engineer vs Data Scientist, quelles différences ?

Définition : Qu'est-ce que le Machine Learning ?

Avant d'expliquer les différences entre ces deux jobs, il est intéressant de présenter une définition du Machine Learning ou ML :

Le Machine Learning (ML) est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de s'améliorer sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Il utilise des algorithmes pour analyser des ensembles de données, identifier des patterns et faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur ces informations.

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Les différences entre ML Engineer et Data Scientist

Les métiers de ML Engineer et Data Scientist sont deux rôles très proches :

• Ce sont généralement des postes d'ingénieurs spécialisés dans la Data, avec des compétences en Data Science et Machine Learning
• Ils travaillent tous les deux sur des modèles de Machine Learning et d'IA
• Ils possèdent des compétences similaires sur les technologies et langages suivants : Programmation en python, Pandas, Pytorch, Tensorflow

Dans des petites entreprises ou des startups, ces postes ont tendance à se confondre en un seul et même métier qui couvre l'ensemble des spectres. Plus une entreprise et une équipe Tech / Data se développe, plus la distinction entre ces jobs peut apparaître :

Voici les spécificités à chacun de ces deux métiers, tel qu'on l'entend généralement sur le marché du travail :

• Le Data Scientist a pour objectif d'identifier des cas d'usages et d'y répondre par le développement de modèle de Machine Learning. Par certains aspects, le rôle de Data Scientist possède une dimension R&D plus forte que le métier de ML Engineer.
• Le Machine Learning Engineer a pour objectif de permettre à des modèles de ML de passer à l'échelle. Son objectif est d'entraîner des modèles sur un volume de données importants, de les mettre et les maintenir en production. Par certains aspects, ses missions peuvent s'approcher du rôle de Data Engineer.

👉 Retrouvez notre fiche métier sur le poste de Data Engineer pour comprendre les missions de ce rôle

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Voici un schéma qui présentent une synthèse des similarités et des différences entre Data Science et Machine Learning

Source : https://www.coursera.org/articles/data-science-vs-machine-learning

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Présentation du poste de Data Scientist

Le Data Scientist analyse et interprète des données complexes pour aider à prendre des décisions basées sur les données, utilisant des statistiques, le machine learning et des techniques d'analyse pour extraire des insights et prédire des tendances.

👉 Retrouvez notre fiche métier sur le poste de Data Scientist pour retrouver plus de détails sur ce rôle

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Présentation du poste de Machine Learning Engineer

Le Machine Learning Engineer conçoit, construit et déploie des modèles de machine learning dans des systèmes en production, en optimisant leur performance et en assurant leur intégration avec les technologies existantes.

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Quel salaire pour un Data Scientist ou un Machine Learning Engineer ?

Les salaires des Data Scientists et ML Engineers sont sensiblement proches, en fonction du nombre d'années d'expérience.

• En début de carrière, comptez un salaire entre 38 et 45 k€ pour un ingénieur débutant. Ces salaires peuvent monter jusqu'à 50 k€ pour les ingénieurs diplômés des écoles les plus prestigieuses
• Pour un niveau d'expérience compris entre 2 et 5 ans, les salaires sont généralement entre 50 et 70 k€
• Pour les profils plus expérimentés, avec des rôles de Lead et Management, il faut compter une fourchette entre 80 et 100 k€
• Pour un poste de Head of Data Science, les salaires sont compris entre 100 k€ et 200 k€

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Les évolutions de carrière pour un Data Scientist ou un ML Engineer

Pour un Data Scientist ou un Machine Learning Engineer, les évolutions de carrière peuvent inclure :

• Spécialisation dans des domaines spécifiques du machine learning, de l'analyse de données ou de l'intelligence artificielle, comme le deep learning, le traitement du langage naturel (NLP), ou l'analyse prédictive.
• Leadership technique, en devenant un expert reconnu dans un domaine technique, guidant les projets et les innovations.
• Gestion de projet ou chef d'équipe, supervisant des équipes de data scientists ou d'ingénieurs ML, et gérant des projets de bout en bout.
• Gestion de produit, en utilisant la connaissance technique pour guider le développement de produits basés sur les données ou l'IA.

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Comment devenir ML Engineer ou Data Scientist ?

Le parcours classique est de suivre une formation au sein d'une Grande Ecole d'Ingénieur, avec une spécialisation dans la Data, la Data Science ou les Statistiques. C'est le cursus scolaire

D'autres formations existent à l'université, avec des masters spécialisés en Data Science.

Enfin, certaines formations en reconversion existent. Néanmoins, il peut être difficile de trouver directement un emploi de Data Scientist après un bootcamp ou une formation en reconversion.

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Comment recruter un ML Engineer et un Data Scientist ?

Vous êtes une entreprise qui cherche à recruter ? Les possibilités qui s'offrent à vous :

• Relayer des annonces sur des jobboards spécialisés
• Cibler les écoles qui forment des Data Scientists
• Se faire accompagner par un cabinet de recrutement spécialisé dans la data ou un cabinet de recrutement dans l'Intelligence artificielle
• Se faire accompagner par un cabinet de recrutement Tech spécialisé dans le recrutement de profils techniques généralistes

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Pour aller plus loin sur les métiers du Big Data et de l'IA

Retrouvez notre article sur les métiers et les différences entre Data Analyst, Data Scientist et ML Engineer

Retrouvez notre article sur les métiers de l'IA qui vont recruter cette année : Métiers Intelligence Artificielle

A la recherche d'offres d'emploi pour des postes de Data Science et ML ? Retrouvez toutes les offres d'emploi Data Scientist sur la plateforme de recrutement Licorne Society.