Envisagez une carrière dans l'apprentissage machine

Par Expert Monster

Par Hayley Shaughnessey

Envisagez une carrière dans l’apprentissage machine.

Vous avez peut-être entendu dire que les robots viennent nous prendre nos emplois... et même plus tôt que prévu. C’est-à-dire, dès aujourd’hui.

Dans de nombreux lieux de travail, beaucoup d’entre nous peuvent se demander si leur travail est à l’abri des robots. On cherche aussi peut-être des façons de protéger les éléments humains de nos compétences, tels que l’intelligence émotionnelle, l’humour et la créativité.

Mais au lieu d’être sur la défensive quand il s’agit de robots au travail, pourquoi ne pas passer à l’offensive et chercher des occasions?

En fait, les occasions sont peut-être plus nombreuses que nous ne le pensons. Les dirigeants de Google ont déclaré qu’il y aurait un boom de l’apprentissage machine au cours des prochaines années. Il existe quelques domaines dans lesquels les employés et les demandeurs d’emploi peuvent adopter les robots, du test de projets au développement en passant par l’ingénierie. Après tout, les machines ne refuseront jamais l’attention bienveillante des êtres humains, n’est-ce pas?

Qu’est ce que l’apprentissage machine?

Selon SAS, l’apprentissage machine est « une méthode d’analyse de données qui automatise la construction de modèles analytiques ». En d’autres termes, c’est un type d’intelligence artificielle, un carburant pour le moteur du robot pour s’assurer que le travail est effectué de manière efficace. Il se concentre sur le développement de programmes qui peuvent être facilement modifiés et personnalisés pour de nouveaux environnements et de nouvelles tâches.

Bien sûr, l’apprentissage machine est une expression à la mode parmi ceux qui travaillent dans la technologie et l’innovation. Mais il s’est aussi répandu avec l’expansion et l’accessibilité de l’analyse de données dans diverses industries. Autrement dit, c’est une avancée majeure dans la façon dont nous travaillons et existons dans l’économie locale et mondiale.

Comment y accéder?

Pour un accès direct à l’apprentissage machine, la connaissance et la formation en informatique ou en science appliquée est indispensable. Bien connaître les langages de programmation tels que Python, Java et Scala est un atout majeur, mais vous avez intérêt à vous tenir informé des normes et des tendances émergentes de l’industrie.

Une fois l’école terminée, les candidats à l’apprentissage machine garderont un œil sur les offres d’emploi d’Ingénieur de données en apprentissage automatiqueou de Scientifique de données, par exemple. Tout en recherchant ce qui leur correspond le mieux, les aspirants professionnels peuvent également développer leur expertise du codage et des outils de données volumineuses tels que Hadoop.

À quoi vous attendre?

Les postes de premier échelon dans l’apprentissage machine gagnent en moyenne 88 000 USD par année. Les personnes intéressées par le domaine doivent également s’attendre à apprendre continuellement et à rester au fait des avancées et des perfectionnements technologiques.

Voici quelques combinaisons de compétences personnelles et techniques à considérer pour une carrière dans l’apprentissage machine.

Conception et développement

Dans la mesure où nous, humains, mettons des robots dans les environnements que nous choisissons pour eux, comme les véhicules, nous sommes en fin de compte responsables aussi de la façon dont ils sont conçus et assemblés.

Pour ceux qui travaillent dans le développement, on passe beaucoup de temps à rechercher et imaginer toutes les opportunités que la technologie actuelle peut offrir (ou simplement la nouvelle technologie, comme Elon Musk de Tesla). Les employés dans le développement sont en mesure d’élaborer de nouveaux cadres et paramètres dans lesquels fonctionnent les robots. Il doivent faire usage de pensée conceptuelle et d’imagination pour définir leurs limites et leur potentiel pour l’accomplissement de certaines tâches.

De nombreuses industries ont besoin de professionnels capables de fusionner la conception et le développement pour les préparer à l’avenir et c’est là que vous pouvez intervenir.

Résolution de problèmes et test de projets

Tout comme les humains, les robots n’ont pas les réponses à tout (ou du moins pas encore). C’est pourquoi les compétences humaines en résolution de problèmes sont encore nécessaires sur le lieu de travail. Comme nous n’en sommes encore qu’aux prémices de la « prise de contrôle par les robots », nous n’avons pas encore la capacité de faire en sorte que les robots aident les robots.

Lorsqu’un problème ou une erreur survient dans le processus d’apprentissage machine, c’est à l’employé de retravailler et de résoudre le problème afin que le robot puisse terminer la tâche assignée. Cela peut impliquer d’avancer par tâtonnement et d’utiliser son esprit critique pour résoudre le problème.

La capacité de résoudre les problèmes est une compétence-clé que de nombreux employeurs recherchent depuis longtemps, mais si vous excellez à trouver des solutions, vous avez peut-être intérêt à envisager de postuler à la fonction de test de projets. Il faut être prêt à penser différemment et à essayer, réessayer lorsque les choses (ou le robot) ne fonctionnent pas comme vous le voudriez.

Curiosité intellectuelle et innovation

Au moment où l’apprentissage machine a le vent en poupe (croisons les doigts), il est toujours important de penser à la « prochaine grande chose » ou à l’innovation qui verra les humains fonctionner avec les robots (plutôt que de se faire concurrence).

Rester curieux de son environnement de travail et de l’industrie reste une qualité essentielle pour un employé dans presque n’importe quelle secteur d’activité. Cela suppose d’investir du temps et de l’énergie, généralement en dehors du bureau, pour se tenir au courant de nouveaux concepts, de nouvelles idées ou même de nouvelles personnes.

Et ce n’est pas spécifique à une industrie. Que vous travailliez dans le commerce de détail, la fabrication, les télécommunications ou les technologies de l’information, chaque industrie a besoin de grands penseurs qui sauront repérer les occasions de créer une relation de travail symbiotique entre les employés et les robots.

Si vous êtes en quête de plus ou si vos compétences personnelles s’ajoutent à des compétences plus techniques comme nous l’avons décrit ici, vous pouvez vous orienter vers une carrière dans l’apprentissage machine – ou peut-être y êtes-vous déjà!