Recrutement tech

Quels sont les meilleurs frameworks front-end en 2023 ?

14 mars 2023
Sommaire

Créer une application ou un site web nécessite la maîtrise et l’utilisation de nombreuses notions. L’usage d’un framework simplifie la tâche des développeurs. Il leur fournit une base de travail leur permettant de développer plus rapidement et de proposer un code de meilleure qualité. 

 

De nombreux frameworks existent sur le marché. Parmi eux les frameworks front-end. Que sont-ils ? Quels sont les plus populaires ? Quelles sont leurs spécificités ?

Qu’est-ce qu’un framework front-end ? 

 

Le front-end d'un site web ou d'une application est sa partie visible par l'utilisateur, son interface. Elle regroupe les boutons, formulaires, menus déroulants, etc. C’est le côté « client » en opposition au côté « serveur », le back-end, qui lui est invisible pour l’utilisateur. 

 

Afin de créer cet espace, le développeur va utiliser plusieurs langages. Pour lui faciliter le codage, le framework front-end lui fournit une boîte à outils prête à l’emploi : des modules de codes réutilisables, des blocs d’interfaces, etc. Ils lui permettent ainsi de ne pas partir de zéro, de gagner du temps et de la performance. De plus, leur usage optimise la lisibilité du code.

 

Voici une sélection de frameworks front-end qu'il peuvent employer selon le type de projet à développer et leurs connaissances.

Svelte

 

Svelte, framework JavaScript open source, a vu le jour en 2016. Il est utilisé pour la création de très nombreux sites web et applications tels que celui du New York Times, de Rakuten, Cashfree, etc. À la différence du framework front-end React ou Vue, il fait une grosse partie de son travail pendant la compilation au lieu d’exploiter les données dans le navigateur. À la clé, le JavaScript est performant et agréable d’utilisation, et les paquets sont de petite taille. 

Avantages du framework Svelte

  • Offrant une syntaxe simple et n'ayant pas besoin d'un DOM virtuel (Document Object Model) il est très abordable pour les développeurs front-end débutants.
  • Il exécute les bibliothèques JavaScript existantes.
  • Il est très réactif et rapide, bien plus qu’Angular ou React.

Inconvénients de Svelte

  • Il n’est pas adapté au développement de grandes applications complexes, car ses outils ne sont pas assez puissants et sa communauté de support n’est pas importante.
  • Très jeune, il manque d’outils, ne prend pas en charge certains plug-ins et intégrations. 

Vue.JS 

 

Le framework JavaScript open source Vue est mis sur le marché en 2014. Evan You, son créateur qui a également participé à l’élaboration d’Angular, l’a voulu plus léger et flexible que ce dernier. Il peut aussi bien être utilisé pour le développement d’applications web, web progressives que mobiles. Alibaba, Adobe, Reuters ou encore Xiaomi lui ont fait confiance. 

Avantages du framework Vue.JS

  • Sa bonne documentation, sa syntaxe facile, sa communauté de support et ses nombreux outils (outil de débogage des navigateurs, système d’installation de plug-in, etc.) en font un framework abordable et convivial pour les débutants. 
  • Il est très rapide grâce à son DOM virtuel, son architecture basée sur des composants et sa liaison bidirectionnelle. 
  • Sa petite taille va favoriser une bonne expérience utilisateur de l’application et un meilleur SEO. 

Inconvénients de Vue.JS

  • Il n’est pas adapté aux grands projets de développement. Il manque de plug-ins et étant tout jeune et développé par des particuliers, on ne peut pas miser sur sa stabilité ni son évolutivité.

React 

 

Conçu par Facebook en 2011, devenu gratuit et open-source en 2013, React est la bibliothèque front-end la plus populaire pour créer des applications iOS et Android. Il est soutenu par une grande communauté d’utilisateurs. Il en affiche plus de 3 millions ! 

 

Des entreprises à l’instar de Netflix, PayPal, BBC, AirBnb, Asana, UberEats ou encore Tesla l’ont choisi pour concevoir leurs applications. Facile à prendre en main et permettant un développement rapide, il a rendu obsolètes de nombreux langages de programmations comme Objective C, Java ou Swift.

 

Avantages de React JS

 

  • React est très simple et facile à comprendre. Il est convivial et dispose d’une communauté très active. 
  • Il permet un développement et une gestion rapide et efficace des applications grâce notamment à la possibilité qu’il offre aux développeurs de réutiliser les composants et de les inclure dans de nouvelles parties de leur travail. 
  • Grâce à son DOM virtuel, les développeurs peuvent optimiser les temps de rendu. 
  • Les tests des applications sont bien plus simples qu’avec d’autres outils. 
  • React permet de créer des composants personnalisés. 
  • Il est compatible avec de nombreuses bibliothèques JS
  • Il offre un cadre stable aux applications tout en proposant fréquemment de nouvelles fonctionnalités grâce à une mise à niveau régulière.
    Inconvénients de React
  • Basé sur des composants JavaScript présentant la syntaxe JSX, il permet uniquement de créer des interfaces dans ce langage. Les développeurs doivent être habitués à coder dans celui-ci.
  • React est très souvent mis à jour. De ce fait, la documentation ne suit pas toujours ce qui rend difficile son apprentissage. 

Angular

Angular est un framework open source fonctionnant sur la base de TypeScript. Lancé officiellement en 2016, il a été conçu par Google qui l’utilise pour la plupart de ses solutions. Mais il n’est pas le seul. LEGO, UPS, Forbes ou BMW en font de même. Il offre une liaison de données bidirectionnelle ce qui garantit la synchronisation en temps réel entre le modèle et la vue. Il simplifie donc le codage et sa justesse. 

Avantages du framework Angular

  • Soutenu par Google et disposant d’une communauté importante, il est fiable et les apprenants peuvent compter sur une solide documentation. 
  • Il est très adapté à la création d’applications complexes et dynamiques par une équipe conséquente. 
  • Grâce à une fonction d’injection de dépendance hiérarchique, les composants de code sont réutilisables, mais aussi testables et facilement gérables. 

Inconvénients d’Angular

  • Il est assez compliqué à apprendre, bien plus que React par exemple. 
  • Les possibilités de référencement sont limitées.

Ember.JS

Développé en 2011, le framework web JavaScript open source Ember est capable de s’attaquer à des applications mobiles et web complexes. Tinder, Apple Music, LinkedIn, Vine, etc. De nombreux grands l’ont adopté. Extrêmement rapide côté serveur, il fournit comme Angular une liaison de données bidirectionnelle, mais également une bonne quantité de fonctionnalités. Son architecture est basée sur des composants. 

 

Avantages du framework Ember.JS

  • Ember est très bien organisé et rapide. 
  • Il est idéal pour le développement d’applications complexes incluant de nombreuses fonctionnalités.

Inconvénients d’Ember.JS

  • Il est un des frameworks les plus difficiles à apprendre. Ses syntaxes sont complexes et sa communauté support est assez réduite même si elle est très motivée.
  • Il n’est pas adapté au développement de petites applications. 


jQuery

JQuery est un des tout premiers frameworks front-end. Lancé en 2006, il devient populaire à partir de 2013 et reste toujours dans la course. Il a permis de développer de grands projets tels que Twitter, Uber, Kickstarter, etc. Facile à utiliser, il optimise le codage JavaScript. Sa dernière version, jQuery Mobile, rend également possible le développement d’applications mobiles. 

 

Avantages du framework jQuery

  • Il est facile à utiliser et adapté aux débutants.
  • Une grande communauté existe.
  • Il est optimisé pour le référencement. 
  • Il prend en charge tous les navigateurs et simplifie les requêtes HTTP. 


Inconvénients de jQuery

  • jQuery ne dispose pas de couche de données ce qui oblige le développeur à accéder directement au DOM. De ce fait, plus l’interface utilisateur est complexe, moins ce framework sera adapté. 
  • Il est très lourd et ses applications sont un peu lentes. 

Backbone.JS

Développé en 2011, Backbone est un Framework MVC JavaScript gratuit et open source. Il est basé sur la librairie Underscore.js. Il a notamment été utilisé pour la conception de Reddit, Trello, Pinterest, etc. Flexible et puissant, il est toujours dans la course même s’il est désormais moins populaire. Il est très adapté à la création d’applications monopages. 


Avantages du framework Backbone

  • Avec ses tutoriels nombreux et sa syntaxe simple à acquérir, il est facile à prendre en main pour les débutants.
  • Il est l’un des frameworks JavaScript les plus rapides.
  • Il possède de multiples fonctionnalités. 
  • Il peut être utilisé avec d’autres bibliothèques ou frameworks comme jQuery pour la manipulation du DOM. 

Inconvénients de Backbone.JS

  • Il ne fonctionne pas avec une liaison de données bidirectionnelle.
  • Il ne fournit pas la structure de l’application, mais les outils pour la concevoir. 
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Recrutement tech
Comment l’intelligence artificielle transforme le recrutement : applications, avantages et limites
L’intelligence artificielle (IA) redéfinit les pratiques de recrutement en permettant d’automatiser, d’optimiser et de personnaliser les processus de sélection. Pour les entreprises, l’IA n’est plus une simple tendance mais un atout stratégique, indispensable pour identifier les talents adaptés, réduire le temps de traitement des candidatures et améliorer l’expérience candidat. Ce guide complet détaille les applications concrètes de l’IA dans le recrutement, ses avantages, ses limites et les raisons pour lesquelles il peut être judicieux de faire appel à un cabinet spécialisé pour en tirer pleinement profit.1. Automatisation du tri des CV et pré-sélection des candidats : gagner en efficacitéLa présélection des candidatures représente l’un des usages les plus répandus de l’IA en recrutement. Les systèmes de suivi des candidatures (ATS) équipés d'algorithmes de machine learning permettent aujourd’hui de trier les CV avec une grande efficacité. Des plateformes comme LinkedIn Talent Insights ou HireVue utilisent des algorithmes capables d’analyser les compétences techniques et les soft skills (compétences interpersonnelles) des candidats en fonction des critères précis du poste.L’intelligence artificielle, et notamment le traitement du langage naturel (NLP), permet aux ATS d’extraire et d’interpréter les informations des CV : mots-clés, compétences techniques et expériences pertinentes. Par exemple, pour un poste de développeur, un algorithme repère automatiquement des mots-clés comme « Python » ou « JavaScript » pour présélectionner les candidats aux compétences adéquates.Bénéfice : une présélection rapide et précise, libérant les recruteurs des tâches répétitives et leur permettant de se concentrer sur des activités plus stratégiques comme l’entretien des candidats.2. 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Résumé automatisé des entretiens : optimiser la prise de notes et faciliter les comparaisonsL’IA simplifie également le travail des recruteurs pendant et après les entretiens d’embauche. Des outils comme Noota.io ou Fireflies permettent d’enregistrer, de transcrire et de résumer les échanges de manière automatique. Ces outils, en analysant les discussions, génèrent des résumés clairs des points abordés : compétences techniques, expériences, style de communication et soft skills.Ces résumés permettent aux recruteurs d’avoir une trace fidèle de chaque entretien et facilitent les comparaisons entre candidats, réduisant les risques d’oublis ou d’interprétations erronées. La possibilité d’inclure des extraits spécifiques de réponses dans les résumés améliore également la précision de l’évaluation.Bénéfice : un gain de temps significatif pour les recruteurs, qui peuvent se concentrer davantage sur l’analyse des réponses plutôt que sur la prise de notes.4. 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Il est donc indispensable de concevoir des modèles éthiques et de surveiller leur fonctionnement.Coût d’implémentation : La mise en place de solutions d’IA performantes implique un investissement initial, notamment pour adapter les algorithmes aux besoins spécifiques de chaque entreprise.Acceptation par les candidats : Certains candidats peuvent se méfier des technologies d’évaluation automatisées, d’où l’importance de la transparence et d’une gestion éthique de l’IA.Ces avantages et défis soulignent l'importance d'utiliser l’IA de manière équilibrée, en garantissant une approche transparente et respectueuse des candidats.Pour conclureSi l’IA offre de nombreuses possibilités pour améliorer le recrutement, son intégration nécessite expertise et stratégie pour en tirer le meilleur parti. Faire appel à un cabinet de recrutement expérimenté comme GetPro permet aux entreprises de bénéficier d’un accompagnement sur mesure dans l’intégration de l’IA au recrutement.En tant que spécialiste du recrutement tech, GetPro met en œuvre des stratégies de recrutement innovantes et adaptées, tout en veillant aux meilleures pratiques d’IA et d’éthique. GetPro aide les entreprises à recruter les meilleurs talents en valorisant une expérience candidat enrichie et une sélection précise, tout en renforçant leur marque employeur.En travaillant avec GetPro, les entreprises assurent une transition optimale vers un recrutement moderne et efficace, aligné sur leurs objectifs de performance et de diversité.
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Thomas Motti
6 nov. 2024
Recrutement tech
VP Engineering : Fiche Métier
Le VP Engineering, ou Vice-Président de l’ingénierie, est un cadre technique de haut niveau. Il dirige les équipes d’ingénieurs et s’assure que la stratégie technique s’aligne sur les objectifs de l’entreprise. Dans une entreprise technologique ou une startup, il joue un rôle central pour transformer la vision en réalité technique, tout en veillant à la qualité, l’innovation, et l’efficacité des processus d’ingénierie.Le rôle du VP Engineering : Un chef d’orchestre techniqueImaginez le VP Engineering comme le chef d’orchestre des équipes techniques. Il veille à ce que chacun joue sa partition correctement tout en coordonnant l’ensemble pour atteindre les objectifs de l’entreprise. Il doit s’assurer que les projets avancent, que les choix technologiques sont solides et que les équipes travaillent efficacement ensemble.Pour bien comprendre le rôle du VP Engineering, décomposons-le en plusieurs fonctions clés :Diriger les équipes d’ingénieursLe VP Engineering gère les équipes techniques, en organisant le recrutement, la formation et l’encadrement des ingénieurs et développeurs. Dans une entreprise qui crée un produit technologique, comme une application, il répartit les rôles pour que chacun ait des responsabilités spécifiques : certains vont concevoir l’interface utilisateur, d’autres s’occuper de l’infrastructure (les fondations cachées du produit) et d’autres encore de la sécurité des systèmes. Son rôle est de coordonner et d’aligner les efforts de chaque équipe pour un résultat cohérent et performant.Assurer la qualité technique et mettre en place les meilleures pratiquesLe VP Engineering introduit des meilleures pratiques pour garantir la qualité et l’efficacité du développement. Cela inclut la revue de code (un processus de vérification du travail pour éviter les erreurs), l’automatisation des tests (pour s’assurer que le produit fonctionne correctement après chaque modification), et la documentation (pour que chacun comprenne comment le produit fonctionne).Ces méthodes permettent d’assurer que le produit est scalable (capable de gérer plus d’utilisateurs sans problème) et robuste (fiable). Le VP Engineering, dans cette optique, veille à ce que le produit soit techniquement solide, comme un chef de cuisine qui applique des normes de qualité strictes pour garantir une expérience irréprochable aux clients.Aligner la technologie avec la stratégie de l’entrepriseUn VP Engineering doit s’assurer que la technologie sert bien les objectifs stratégiques de l’entreprise. Il travaille main dans la main avec d’autres départements comme le marketing et le produit pour que les équipes techniques répondent aux besoins des clients. Par exemple, si l’objectif de l’entreprise est de créer une application rapide et conviviale, le VP Engineering veillera à ce que le code et l’infrastructure soient optimisés pour la vitesse.Gérer les projets et respecter les délaisLe VP Engineering est responsable de la gestion des projets. Il planifie les étapes de développement et surveille les délais. Il crée des feuilles de route (ou roadmaps) qui définissent les échéances des projets et s’assure que chaque équipe respecte ces délais. S’il dirige par exemple le développement d’une nouvelle fonctionnalité, comme le paiement fractionné dans une application de paiement, il s’assure que cette fonctionnalité est prête à temps pour son lancement.Encourager l’innovation et anticiper les évolutions technologiquesDans un monde où la technologie évolue constamment, le VP Engineering joue un rôle d'innovateur. Il surveille les nouvelles tendances technologiques (comme le cloud computing ou le Big Data) et explore leur potentiel pour l’entreprise. Il peut aussi encourager les membres de son équipe à tester des technologies émergentes ou à proposer des idées nouvelles, instaurant ainsi une culture de l'innovation.Gérer le budget et les ressourcesLe VP Engineering s’occupe de l’allocation des ressources : il gère le budget de l’équipe technique, incluant l’achat de nouveaux outils, les investissements en infrastructures et le recrutement. S’il estime que de nouveaux ordinateurs ou logiciels sont nécessaires, il doit justifier ces dépenses et s'assurer qu'elles respectent le budget. Cela signifie qu’il optimise les dépenses pour maximiser la qualité tout en évitant le gaspillage.Différences avec le rôle de CTOBien que le VP Engineering et le CTO collaborent souvent étroitement, leurs rôles diffèrent.CTO (Chief Technology Officer) : Le CTO est souvent davantage impliqué dans la stratégie de haut niveau et l'innovation technologique. Il se concentre sur la vision technologique de l’entreprise, surveille les évolutions du marché et peut se positionner comme un leader d'opinion.VP Engineering : De son côté, le VP Engineering est plus axé sur l'exécution et la gestion opérationnelle. Son rôle est de transformer la vision du CTO en réalité en gérant les équipes techniques et en supervisant le développement des produits.Dans les petites entreprises ou startups, ces deux rôles peuvent être combinés, mais dans les structures plus matures, ils sont souvent distincts pour une meilleure répartition des responsabilités.Compétences clés du VP EngineeringPour être un bon VP Engineering, plusieurs compétences sont indispensables :Compétences techniques approfondies : Le VP Engineering doit maîtriser des technologies avancées comme les infrastructures cloud, l’architecture logicielle, les méthodologies agiles (comme Scrum et Kanban), ainsi que les langages de programmation pertinents (par exemple, Python, Java, ou JavaScript selon l’entreprise). Cela lui permet de comprendre les défis auxquels ses équipes font face.Capacité de leadership : Il gère et encadre des équipes, les motive et les soutient pour qu’elles donnent le meilleur d’elles-mêmes. Il doit aussi être capable de résoudre des conflits et de faire preuve de diplomatie dans ses interactions.Vision stratégique : Le VP Engineering doit penser au-delà du simple développement de produit pour comprendre comment la technologie peut servir les objectifs d'entreprise. Cette vision stratégique lui permet de prendre des décisions en ligne avec la mission de l’entreprise.Compétences en communication : Il doit communiquer efficacement avec les autres départements, comme le marketing, les produits et même la direction générale pour s’assurer que tout le monde avance dans la même direction.Esprit analytique : Dans son rôle, il doit analyser des métriques de performance (comme les KPIs techniques) pour évaluer les progrès de l’équipe, détecter des problèmes potentiels et ajuster les processus en conséquence.Les formations privilégiées pour devenir VP EngineeringIl n’existe pas de parcours unique pour devenir VP Engineering, mais plusieurs formations et expériences sont souvent privilégiées :Études en ingénierie informatique : La majorité des VP Engineering ont un diplôme en ingénierie ou en sciences informatiques. Un cursus dans une école d’ingénieur (en France, des écoles comme l’INSA, CentraleSupélec ou Polytechnique) ou une université spécialisée est généralement un bon point de départ.Expérience en développement de logiciels : La plupart des VP Engineering commencent comme développeurs logiciels ou ingénieurs avant de progresser vers des rôles de leadership. Une expérience d’au moins 10 ans dans le domaine technique est souvent demandée, incluant des postes de manager ou de directeur technique.Formations en gestion et leadership : Comme le VP Engineering gère des équipes et des budgets, des formations en management et en leadership (comme des MBA ou des certifications en gestion de projets) sont très utiles.Approfondissement dans des méthodologies agiles : Les formations en méthodologies agiles et en DevOps sont un atout important pour maîtriser les processus modernes de développement.La rémunération du VP EngineeringLa rémunération d’un VP Engineering dépend de la taille de l’entreprise, de sa localisation, et de son secteur d’activité. En France, la rémunération peut se situer entre 90 000 € et 150 000 € bruts par an, mais dans des grandes entreprises ou des entreprises de la tech très performantes, elle peut dépasser les 150 000 € et atteindre des niveaux supérieurs avec les bonus et stock-options.Dans les startups en phase de croissance, la rémunération peut être inférieure, mais elle est souvent complétée par des actions dans l’entreprise, ce qui peut s’avérer très intéressant si la startup connaît un succès important.En résuméLe VP Engineering est un cadre technique avec une expertise technologique, une vision stratégique et de solides compétences en gestion. Il coordonne les équipes techniques, garantit la qualité et l’efficacité des processus, gère le budget et encourage l'innovation. Ce poste nécessite des compétences techniques pointues, des capacités de leadership et une bonne compréhension des enjeux stratégiques de l'entreprise. Pour y accéder, une formation en ingénierie informatique couplée à une expérience significative en développement et en gestion est essentielle, et la rémunération est attractive, reflétant l’importance et la responsabilité du poste.Recruter votre nouveau VP Engineering ? 
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Thomas Motti
29 oct. 2024
Recrutement tech
Machine Learning Engineer
Vous êtes fasciné par l’intelligence artificielle, les algorithmes qui apprennent par eux-mêmes, et les technologies capables de transformer des montagnes de données en solutions innovantes ? Le métier de Machine Learning Engineer pourrait bien être fait pour vous. Véritable architecte de l'IA, cet expert joue un rôle central dans l'automatisation des systèmes intelligents qui révolutionnent des secteurs entiers. Quelles sont les missions d’un Machine Learning Engineer ? Quelles compétences sont nécessaires pour exceller dans ce domaine ? Et surtout, comment rejoindre cette profession en plein essor ? Plongeons ensemble dans l'univers captivant de ce métier d'avenir !Un Machine Learning Engineer, qu’est-ce que c’est ?Un Machine Learning Engineer est un expert en intelligence artificielle (IA) spécialisé dans la création, l'optimisation et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique (machine learning). Ce métier est à l’intersection de la data science, du développement logiciel et de l'ingénierie informatique. En d'autres termes, le Machine Learning Engineer utilise des données et des algorithmes pour développer des systèmes capables d’apprendre et de s’améliorer sans intervention humaine constante.Le rôle de cet ingénieur est de permettre aux entreprises de tirer parti des données massives pour automatiser des tâches complexes, améliorer la prise de décision, ou encore créer des produits intelligents comme des systèmes de recommandation ou des outils de reconnaissance d’image. Les domaines d’application sont vastes et vont de la santé à la finance, en passant par le e-commerce ou les technologies de pointe comme la voiture autonome.Quelles sont les missions d’un Machine Learning Engineer ?Conception et développement de modèles de machine learningLa principale mission du Machine Learning Engineer est de concevoir et développer des modèles d’apprentissage automatique qui s’appuient sur des techniques comme le supervised learning, l’unsupervised learning, ou encore le deep learning. Ces modèles permettent de résoudre des problématiques variées, qu'il s'agisse de prédire des comportements clients ou de détecter des fraudes dans des transactions financières.Prétraitement et gestion des donnéesAvant même de pouvoir construire un modèle, une des étapes critiques consiste à préparer les données. Le Machine Learning Engineer s’occupe de l’ingénierie des caractéristiques (feature engineering) et du prétraitement des données (data preprocessing), qui incluent le nettoyage, la transformation et la normalisation des données. Cette étape garantit que les informations utilisées pour former le modèle sont propres, pertinentes, et structurées pour en maximiser l’efficacité.Optimisation et ajustement des modèlesL’ajustement des hyperparamètres et l’optimisation sont essentiels pour améliorer la précision des prédictions du modèle. Le Machine Learning Engineer utilise des techniques comme la cross-validation pour évaluer et ajuster les modèles, évitant ainsi des phénomènes comme le surapprentissage (overfitting) ou le sous-apprentissage (underfitting).Déploiement et mise en productionUne fois le modèle formé et optimisé, il est temps de passer à sa mise en production. Le Machine Learning Engineer doit veiller à ce que le modèle soit déployé dans un environnement stable, souvent en collaboration avec des équipes DevOps ou des ingénieurs des données. Le but est de s'assurer que le modèle fonctionne de manière fluide et continue, que ce soit pour des prédictions en temps réel ou via des traitements par lot (batch processing).Les compétences clés d’un bon Machine Learning EngineerMaîtrise des outils et langages techniquesUn bon Machine Learning Engineer doit avoir une connaissance approfondie de bibliothèques comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn et Keras. Ces outils lui permettent de construire des modèles sophistiqués et de les entraîner de manière efficace. La maîtrise de langages comme Python, R ou SQL est également essentielle pour manipuler des données et implémenter des algorithmes.Solides compétences en mathématiques et statistiquesL'algèbre linéaire, les probabilités, et les statistiques sont au cœur des algorithmes de machine learning. Un Machine Learning Engineer doit comprendre ces fondements pour concevoir des modèles performants et les ajuster de manière fine, tout en étant capable de détecter des biais ou évaluer la précision des modèles à l’aide de métriques comme la précision, le rappel ou l’AUC.Capacité d’analyse et résolution de problèmesChaque projet de machine learning implique des défis uniques. Ainsi, le Machine Learning Engineer doit être capable de poser les bonnes questions, de structurer les données et de choisir les bonnes approches algorithmiques en fonction du problème à résoudre. Sa capacité d’analyse critique et de résolution de problèmes est donc essentielle pour identifier les obstacles et ajuster le modèle en conséquence.Comment devenir Machine Learning Engineer ?Les formations initialesPour devenir Machine Learning Engineer, il est généralement recommandé de suivre un cursus d’ingénieur spécialisé dans des domaines comme l'informatique, les mathématiques, la data science ou encore l'intelligence artificielle. De plus en plus d'universités proposent des spécialisations en machine learning ou en IA. Ces formations fournissent les bases nécessaires en algorithmique, statistiques et développement logiciel.Les certifications et spécialisationsDes certifications en ligne proposées par des plateformes comme Coursera, edX ou Udacity offrent des programmes spécialisés en machine learning et deep learning. Ces certifications permettent de se familiariser avec des outils comme TensorFlow ou PyTorch, et de développer des compétences pratiques à travers des projets concrets.L’expérience pratiqueL’un des aspects clés pour réussir en tant que Machine Learning Engineer est l'expérience pratique. Participer à des projets personnels, contribuer à des open-source ou travailler sur des défis proposés par des plateformes comme Kaggle permet de se confronter à des problèmes réels et de développer une expertise précieuse.Quel est le salaire d’un Machine Learning Engineer ?Le salaire d’un Machine Learning Engineer varie en fonction de son expérience, de la taille de l’entreprise et du secteur dans lequel il travaille. En France, un ingénieur débutant peut espérer un salaire de 40 000 à 50 000 euros brut annuels. Avec de l’expérience, ce salaire peut grimper à 70 000 euros voire plus dans certains cas, notamment pour des entreprises spécialisées en IA ou des grands groupes technologiques.Aux États-Unis et dans les marchés internationaux, les salaires peuvent être encore plus élevés, particulièrement dans des entreprises de la Silicon Valley, où les rémunérations des experts en machine learning peuvent dépasser les 120 000 dollars annuels pour les profils expérimentés.Pour conclureRecruter un Machine Learning Engineer est devenu une nécessité pour les entreprises souhaitant exploiter le plein potentiel de leurs données et automatiser des processus complexes. Que ce soit pour améliorer les systèmes existants ou pour développer des solutions innovantes, ce métier requiert une expertise pointue en algorithmes, en données et en développement logiciel.Le métier de Machine Learning Engineer offre de belles opportunités dans un secteur en pleine croissance. Les entreprises à la recherche de profils spécialisés doivent s'assurer d'attirer et de retenir des talents dotés de compétences techniques solides, d'une capacité d'analyse critique et d'une expertise pratique acquise au travers de projets variés. 
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Thomas Motti
21 oct. 2024

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Emile PennesCo-fondateur de GetPro
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