Recrutement tech

Comment recruter des profils tech quand on n’est pas “geek” ?

10 mars 2022
Sommaire

Pour des non-initiés, l’univers de la tech peut paraître compliqué. Anglicismes à foison, des termes apparaissent, disparaissent, se transforment, pour enfin devenir ‘has been” après 2 ans…

En bref, un véritable casse-tête quand on se penche pour la première fois sur le sujet. 

Mais la tech est aussi, et surtout un secteur en constante évolution. En plein essor. En pleine transformation.

Notre objectif du jour : vous aider dans votre approche du recrutement tech ! 

Comment communiquer avec ces profils ? Quelles sont les informations à mettre en avant ? Comment monter rapidement en compétences sur du recrutement tech ? 

Nous allons tenter de répondre à toutes ces questions ! 

Pour cela, nous avons interrogé Jonathan, Tech Recruiter chez GetPro afin qu’il nous aide à répondre à cette question : est-il possible de recruter des profils tech sans être familier avec cet écosystème ? 

Les caractéristiques des profils tech 

Le recrutement tech est aujourd’hui une compétence d’autant plus recherchée que les profils sont, pour la majorité, en très forte tension. Le nombre de profils qualifiés et expérimentés est très inférieur à la demande. Les profils tech sont donc fortement sollicités. Il est donc parfois nécessaire de faire des concessions sur vos critères de recherche ce qui rend l’exercice d’autant plus difficile.

Premier conseil GetPro : Evaluez minutieusement, dès le départ, votre besoin en fonction de votre projet pour éviter de devoir revenir ensuite sur des éléments de votre recherche, qui ne serait pas réellement nécessaires..

Autre caractéristique de l’écosystème tech :, le vocabulaire employé. Un vocable qui peut, à première vue, sembler “barbare” : Fullstack, DevOps, UX/UI, Front-End / Back/End, etc…

Beaucoup d’anglicismes pour définir des tâches techniques et spécifiques et qu’il vous faudra connaître pour échanger avec les talents concernés.  

Chaque profil est différent et spécifique. 

Lors de notre interview, Jonathan nous a donné en exemple les 2 types de profils de développeurs qu’il a pu rencontrer au cours de son expérience chez GetPro : 

  • les “nouveaux développeurs”  qui vont rechercher de la proximité et favoriser les relations humaines et sociales. Ils aiment avoir une vision globale du projet sur lequel ils travaillent et portent une attention particulière à l’utilité du produit final. Ils peuvent s’impliquer dans presque n’importe quel type de projet à partir du moment où vous validez ces prérequis.
  • Les « anciens développeurs” qui peuvent avoir tendance à être plus individualistes. Ils portent un intérêt aux projets techniques où ils mettront toutes leurs compétences en action. Ils portent moins d’intérêt au produit final et recherchent avant tout le challenge.  

Ces deux exemples constituent des généralisations caricaturales,mais qui peuvent s’avérer utiles pour “catégoriser” les différents types de profils tech et adapter votre discours. 

La transparence : le secret d’une bonne communication avec les profils tech  

La transparence avant tout. Comme expliqué précédemment, les profils tech sont TRÈS sollicités au quotidien (en particulier sur LinkedIn). N’hésitez pas lors de votre premier contact à décrire très précisément votre projet, votre besoin, votre entreprise et le futur environnement de travail du candidat. Avec ces informations, il est facile pour la personne de se projeter avec votre entreprise… ou non. En cas de refus, rien de grave : vous gagnez du temps et n’en faites pas perdre au candidat en continuant inutilement le processus de recrutement.

Autres conseils GetPro:

  •  Evitez les approches trop formelles 
  • Rédigez des messages très personnalisés pour montrer l’intérêt que vous portez à un profil 

Quelles sont les informations à mettre en avant lors d’un premier échange avec les profils tech  ? 

Que ce soit sur la fiche de poste ou lors de votre premier échange avec un profil tech intéressant, voici les éléments à ne pas omettre: 

  • Détaillez informations sur l’entreprise et le projet 
  • Adopter le même vocabulaire que les profils concernés (pour des raisons de crédibilité) 
  • Précisez votre votre besoin : le candidat pourra ainsi déterminer s’il peut y répondre ou non 
  • Donnez un maximum de renseignements sur l’équipe et sur l’environnement de travail
  • Explicitez les valeurs de votre entreprise
  • Montrez que vous recherchez un profil qui sera force de proposition et qui aura un rôle clé au sein de votre entreprise 
  • Indiquez la rémunération envisagée dès la fiche de poste

L’importance du travail de veille 

Il n’y a pas de secret, si vous voulez monter rapidement en compétence sur les sujets tech, il vous faudra effectuer un gros travail de veille. 

Comment procéder ? 

Le plus efficace est bien entendu d’aller directement sur le terrain, de ne pas avoir peur de poser des questions sur les sujets techniques que l’on ne connaît pas. Assurez-vous juste de tourner vos questions de façon à rester crédible. 

Si vous en avez la possibilité, échangez au maximum avec vos collègues plus expérimentés. Ils ont probablement été à votre place et savent à quel point il peut être difficile de s’habituer à ce secteur. 

En complément, renseignez-vous sur l’actualité tech, de nombreux médias existent : la presse spécialisée, vidéos Youtube, fiches métiers que vous pouvez retrouver sur internet. 

Cela nécessite du temps et de la curiosité mais vous progresserez bien plus rapidement ! 

Les tips GetPro: 

Faites un tour sur différents Jobboard et regardez les fiches de poste pour vous en inspirer

Les soft skills d’un recruteur tech 

La curiosité 

Pour progresser rapidement, la curiosité est la plus grande des qualités. Donnez vous les moyens d’en apprendre un peu plus tous les jours. 

Allez embêter vos collègues et fouiller sur le web ! 

L’humilité 

Vous n’allez pas devenir un expert tech en 2 semaines. Vous allez commettre des erreurs, vous emmêler les pinceaux, poser des questions qui vous paraîtront bêtes. 

Mais ce n’est pas grave. Beaucoup sont passés par là, il faut juste prendre sur soi et ressortir plus instruit de chaque interaction. 

La persévérance 

Vous allez en avoir besoin ! Les profils tech sont très volatiles et il vous faudra de la persévérance pour les amener au bout de vos processus de recrutement.  

La méthode GetPro pour monter rapidement en compétence 

Un sérieux avantage qu’ont les recruteurs de chez GetPro est qu’ils baignent au quotidien dans l’écosystème tech. Cela facilite une intégration plus rapide des spécificités de l’écosystème tech et des besoins de ces types de profils.

Par ailleurs GetPro s’efforce de créer un fort esprit de  solidarité entre les recruteurs. Nombreux sont ceux qui n’avaient pas d’expérience en recrutement tech avant de rejoindre GetPro. Il est donc fondamental pour les recruteurs plus expérimentés de soutenir, d’accompagner et d’être à la disposition des recruteurs novices pour assurer un bon déroulement du processus de recrutement

Dernier point : l’observation avant l’action. Les recruteurs novices sont accompagnés lors de leurs premiers mandats afin de ne pas être lancés directement dans la gueule du loup. Par exemple, ils ne prennent pas le lead lors du premier call de screening.  

Finalement, peut-on être un bon recruteur tech sans être geek ? 

C’est tout à fait possible mais il faut avoir « un terreau favorable». Ce que nous voulons dire est qu’avoir un bon ancrage dans l’écosystème tech est un vrai plus. Les recruteurs chez GetPro baignent au quotidien dans cet univers et se familiarisent rapidement avec celui-ci.

Il n’est pas nécessaire d’être un expert tech qui connaît chacun des sujets sur le bout des doigts. Mais il n’est pas non plus possible de se lancer dans la gueule du loup sans avoir de pré-requis, de connaissances ; vous risquez de perdre toute  crédibilité face à un candidat.

 

Pour aller plus loin :

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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. Chatbots de recrutement : offrir une expérience candidat interactive et engagéeLes chatbots de recrutement sont devenus des outils incontournables pour améliorer l’expérience candidat. Basés sur des technologies d’IA et de traitement du langage naturel, des chatbots comme Mya Systems et Olivia répondent aux questions fréquentes des candidats, facilitent le suivi des candidatures, et envoient des rappels ou des mises à jour personnalisées.Ces agents conversationnels peuvent être intégrés au site de l’entreprise pour guider les candidats tout au long de leur parcours, depuis la soumission de candidature jusqu’à la planification des entretiens. Grâce à leur capacité à personnaliser les échanges en fonction des profils et des besoins des candidats, les chatbots augmentent le niveau d'engagement tout en renforçant l'image de marque employeur.Bénéfice : une expérience candidat enrichie et une communication instantanée qui améliorent la satisfaction et l’engagement des talents potentiels.3. 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. Tests de compétences automatisés : évaluer les hard skills et soft skills en toute objectivitéLes tests de compétences techniques et comportementales sont des éléments clés dans l’évaluation des candidats. Avec des plateformes comme Codility, HackerRank et Pymetrics, l’IA propose des tests personnalisés qui permettent d'évaluer les hard skills (compétences techniques) et les soft skills (compétences comportementales) de manière objective.Les outils de test basés sur l’IA analysent les réponses des candidats pour identifier leurs forces et faiblesses, et génèrent des rapports d’évaluation détaillés. Ces rapports permettent de mesurer de manière précise l’adéquation d’un candidat avec les exigences du poste et la culture d’entreprise.Bénéfice : une évaluation standardisée et objective, réduisant les biais humains et améliorant la qualité des embauches.S’appuyer sur la science pour analyser vos candidats5. Rédaction d’offres d’emploi optimisées : attirer les bons profils avec un langage inclusifL’IA peut également être un atout pour rédiger des offres d’emploi optimisées et inclusives. Des outils comme Textio analysent le texte des annonces pour proposer des formulations claires, attractives et dépourvues de biais. Par exemple, ces outils identifient des mots ou expressions susceptibles de refléter un biais de genre et proposent des alternatives.Cette optimisation du langage permet de rendre les annonces plus inclusives et d’attirer une diversité de candidats, favorisant ainsi l’équité et la diversité dès le début du processus de recrutement.Bénéfice : des offres d’emploi plus inclusives et attractives, élargissant le vivier de candidats et contribuant à une culture d’entreprise plus diversifiée.6. Planification automatisée des entretiens : simplifier la logistique grâce à l’IAOrganiser des entretiens peut rapidement devenir complexe, surtout lorsqu’il faut jongler avec les disponibilités de plusieurs parties. L’IA facilite cette organisation avec des assistants virtuels comme Clara ou X.ai qui planifient les entretiens en fonction des disponibilités des recruteurs et des candidats.Ces outils prennent en compte les fuseaux horaires, les préférences de chaque partie, et envoient des rappels automatiques pour éviter les oublis. La planification automatisée des entretiens réduit ainsi les échanges fastidieux pour fixer une date, simplifiant la gestion des plannings.Bénéfice : une logistique simplifiée pour les recruteurs, réduisant les tâches administratives et minimisant les erreurs d’organisation.7. Suivi de l’engagement et feedback post-entretien : améliorer en continu l’expérience candidatL’IA permet également de mesurer l’engagement et la satisfaction des candidats après leurs entretiens grâce à des outils comme Qualtrics ou Survale. Ces plateformes envoient automatiquement des questionnaires aux candidats pour recueillir leur feedback sur le processus de recrutement, l’accueil, et la transparence de l’information.Les résultats de ces questionnaires sont analysés pour produire des indicateurs de satisfaction, permettant aux équipes RH d’identifier les points d’amélioration dans l’expérience candidat.Bénéfice : une optimisation continue du processus de recrutement, renforçant l’image de marque employeur et attirant plus facilement de nouveaux talents.8. Avantages et limites de l’IA dans le recrutement : trouver le bon équilibreL'IA dans le recrutement apporte de nombreux avantages, mais elle pose également des défis qu’il est essentiel de prendre en compte.AvantagesGain de temps : L’automatisation du tri des CV, de la présélection et des tests de compétences permet de réduire le temps passé sur des tâches répétitives.Précision : Grâce aux modèles de machine learning, les outils d’IA assurent un matching des compétences plus précis, améliorant ainsi la qualité des profils retenus.Expérience candidat enrichie : Les chatbots et agents conversationnels augmentent l’interaction et la transparence, renforçant l’engagement des talents potentiels.Diversité et inclusion : En réduisant les biais humains, les modèles d’IA bien conçus favorisent des pratiques de recrutement plus équitables et inclusives.LimitesBiais algorithmiques : Si les modèles sont formés sur des données biaisées, ils peuvent reproduire ces biais. 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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