Ingénieur machine learning

Qu’est-ce qu’un Ingénieur Machine Learning ?

L’Ingénieur Machine Learning transforme des volumes massifs de données en modèles prédictifs utiles à l’entreprise. Ce métier est au croisement de la data science, du développement logiciel, de la recherche algorithmique et de la stratégie produit.

Chez UNLCK, nous accompagnons les entreprises dans le recrutement d’Ingénieurs Machine Learning capables d’allier expertise algorithmique, rigueur de production et impact business réel — que ce soit pour prédire un churn client, automatiser une décision métier ou industrialiser un moteur de recommandation.

Un rôle stratégique dans la valorisation des données

Dans les entreprises data-driven, l’Ingénieur Machine Learning ne se limite pas à entraîner des modèles. Il travaille sur l’ensemble de la chaîne de valeur du machine learning : collecte, nettoyage, transformation, entraînement, validation, mise en production, suivi de performance. Ce dernier est souvent intégré dans des équipes produit ou innovation, en lien avec les métiers, la tech, la data science et les architectes cloud.

Il a un rôle de technicien, d’architecte, mais aussi de stratège, capable de prioriser les use cases les plus porteurs pour le business et d’en garantir la scalabilité.

Missions d’un Ingénieur Machine Learning

Le quotidien d’un Ingénieur Machine Learning se déroule dans des environnements complexes, où la qualité des données, la robustesse des modèles et l’impact métier doivent s’aligner. Il participe aux projets de bout en bout, avec une attention particulière à la mise en production des algorithmes (MLOps).

Il est amené à :

• Identifier les cas d’usage pertinents (prédiction, scoring, clustering, génération…)
• Collecter et structurer les données avec les équipes data engineering
• Développer des modèles ML (régression, classification, réseaux de neurones, NLP…)
• Évaluer les performances (précision, recall, AUC, etc.) et les biais
• Intégrer les modèles dans des applications web ou mobiles
• Automatiser le déploiement via des pipelines MLOps
• Monitorer les modèles post-déploiement pour éviter la dérive
• Collaborer avec les data scientists, PM, DevOps, et business analysts
• Documenter et assurer la reproductibilité des expériences

L’ingénieur peut aussi contribuer à des travaux de recherche ou d’innovation, selon le niveau de maturité data de l’entreprise.

Impact produit et business

Un Ingénieur Machine Learning bien intégré permet :

• De personnaliser les parcours utilisateurs (recommandations, pricing dynamique)
• D’optimiser les processus internes (automatisation, détection d’anomalies)
• D’améliorer l’expérience client (NLP, voicebots, tri automatisé, matching)
• De créer un avantage concurrentiel en industrialisant des briques IA différenciantes

Il participe directement à la création de valeur et influence des KPI clés comme la conversion, le coût d’acquisition, la rétention ou la satisfaction client.

Cas d’usage concrets

Chez UNLCK, nous recrutons des Ingénieurs Machine Learning pour :

• Industrialiser un moteur de recommandation sur un site e-commerce
• Déployer un système de scoring de leads B2B dans une solution SaaS
• Automatiser la classification d’emails dans un centre de support
• Optimiser des campagnes publicitaires par du predictive targeting
• Détecter des anomalies sur des capteurs IoT en environnement industriel
• Implémenter une solution NLP pour extraire automatiquement des informations juridiques

Stack & environnement technique

Un Ingénieur Machine Learning maîtrise aussi bien les bibliothèques de data science que les outils de déploiement, de versioning et d’observabilité.

Il travaille avec :

• Langages : Python (essentiel), R, Scala, Java
• Librairies ML : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost
• NLP : spaCy, Hugging Face Transformers, NLTK
• Data Engineering : Pandas, Spark, Airflow
• MLOps : MLflow, DVC, Kubeflow, Docker, FastAPI
• Cloud : AWS (SageMaker), GCP (Vertex AI), Azure ML
• Versioning & CI/CD : Git, GitHub Actions, GitLab CI
• Monitoring : Prometheus, Evidently AI, Weights & Biases

Profil et compétences

Un bon Ingénieur Machine Learning est à la fois rigoureux, curieux, pragmatique et orienté impact. Il comprend le fonctionnement d’un modèle, mais aussi ce qu’attend le produit et le métier.

Ses qualités principales :

• Maîtrise mathématique et algorithmique
• Expérience en développement logiciel propre et modulaire
• Compréhension des problématiques data (qualité, volume, drift)
• Aisance en collaboration transverse avec le produit et le business
• Capacité à aller jusqu’au déploiement (pas seulement en notebook)
• Conscience des biais et des enjeux éthiques liés à l’IA

Parcours et formation

Les profils les plus fréquents sont issus de :

• Écoles d’ingénieurs ou masters spécialisés en data science, IA, mathématiques appliquées
• PhD en mathématiques, statistiques, traitement du signal, NLP
• Bootcamps ou formations en reconversion sur la data et l’IA (avec expérience projet solide)

Les recruteurs valorisent fortement les contributions open-source, les projets sur GitHub, la participation à des challenges (Kaggle), et les capacités de vulgarisation.

Salaire d’un Ingénieur Machine Learning

La rémunération dépend du secteur, de l’expérience et de la complexité des modèles déployés :

• Junior : 40 000 à 50 000 € brut/an
• Confirmé : 55 000 à 70 000 €
• Senior : 70 000 à 90 000 €, voire plus dans la finance ou la santé
• Freelance : 500 à 800 € / jour

Les profils capables d’assurer un ML end-to-end (modélisation + MLOps) sont très recherchés.

Pourquoi recruter un Ingénieur Machine Learning avec UNLCK ?

Chez UNLCK, nous savons que l’impact d’un modèle ML ne se mesure pas uniquement en précision, mais en valeur métier réelle. Nous identifions des profils capables de :

• Traduire un besoin business en modèle exploitable
• Travailler main dans la main avec les PM et les développeurs
• Mettre en production des modèles robustes et maintenables
• Apporter une vision long terme sur la scalabilité de l’IA en entreprise

Nous sélectionnons des Ingénieurs Machine Learning qui comprennent autant le code que l’usage final.

Évolutions de carrière

Un Ingénieur Machine Learning peut évoluer vers :

• Lead ML Engineer
• ML Architect
• Machine Learning Ops / DevOps ML
• Responsable R&D IA
• Data Scientist senior
• CTO ou Tech Advisor IA

Autres intitulés du poste

• ML Engineer
• Ingénieur IA
• Ingénieur Data Science
• AI Software Engineer
• Applied Machine Learning Engineer