S’Ă©tendant bien au-delĂ du secteur IT, l’intelligence artificielle, relevant tous les paris, touche dĂ©sormais tous les domaines d’activitĂ© et toutes les offres en France. De nos jours, les entreprises misent principalement sur le machine learning (apprentissage automatique) pour amĂ©liorer leur marketing et productivitĂ©, et devancer leurs concurrents.
Le recrutement d’un consultant machine learning engineer dans votre équipe est souvent la solution adoptée pour le développement de votre entreprise. De manière générale, outre son niveau d’expérience, la première information recherchée dans les offres publiées par un freelance concerne sa rémunération, exprimée en TJM (taux journalier moyen).
Pourquoi faire appel Ă un Machine Learning Engineer ?
Les donnĂ©es sont le nerf de la guerre pour la gestion des dĂ©cisions stratĂ©giques en entreprise. Traditionnellement, toute mission s’appuie sur des donnĂ©es issues de diverses sources telles que les avis clients visibles sur le Web, les retours des employĂ©s et les rapports financiers. Le data scientist opĂ©rant gĂ©nĂ©ralement en freelance intervient pour automatiser et optimiser l’analyse de ces donnĂ©es, requĂ©rant une certaine technique.
Pour assurer la gestion de modèles analytiques automatisés
Le machine learning consiste Ă permettre aux outils d’apprendre des donnĂ©es et Ă s’amĂ©liorer de manière autonome. C’est ici que l’offre du data scientist freelance devient cruciale. L’expert Machine Learning Engineer est responsable du dĂ©veloppement, de la construction et du dĂ©ploiement des modèles et systèmes d’apprentissage automatique. Le dĂ©veloppeur collabore Ă©troitement avec le spĂ©cialiste de la data science maĂ®trisant Python, Java ou Sas, entre autres, pour concevoir une technique et des solutions sur mesure qui rĂ©pondent aux dĂ©fis spĂ©cifiques de l’entreprise. L’équipe peut aussi ĂŞtre composĂ©e d’un dĂ©veloppeur web en mesure de crĂ©er des applications performantes, des statisticiens et autres ingĂ©nieurs en informatique.
Pour permettre Ă votre entreprise de rester dans la course
Les modèles en place continuent Ă s’amĂ©liorer en apprenant Ă partir des nouvelles donnĂ©es. En Ă©tant entraĂ®nĂ©s sur des donnĂ©es historiques, ils peuvent identifier des tendances et prĂ©dire des rĂ©sultats futurs. Ils peuvent Ă©galement automatiser des tâches rĂ©pĂ©titives et amĂ©liorer le marketing. Faire appel Ă un dĂ©veloppeur Machine Learning, c’est donc garantir Ă votre entreprise d’offrir un travail Ă la pointe de l’innovation. Pour vous aider dans votre choix, sachez que le TJM d’un freelance est de 600 euros en moyenne.
Les domaines d’intervention d’un Machine Learning Engineer freelance
Le consultant spĂ©cialisĂ© en data science peut assurer toute sorte de mission, que ce soit l’industrie, le commerce, la santĂ©, l’hĂ´tellerie, la rĂ©daction et l’actualisation de documentations techniques ou les services financiers. Un dĂ©veloppeur Machine Learning freelance peut ainsi ĂŞtre sollicitĂ© par des entreprises de services numĂ©riques (ESN), des grands comptes ou des start-ups. Cette polyvalence lui permet d’intervenir dans divers projets oĂą l’intelligence artificielle (IA) et l’analyse de donnĂ©es sont au cĹ“ur des prĂ©occupations.
Qui peut faire appel Ă un Machine Learning Engineer freelance ?
Si votre entreprise a des besoins en analyse de donnĂ©es ou en dĂ©veloppement de produits basĂ©s sur l’Intelligence artificielle, un data scientist freelance est un atout incontournable. Le Machine Learning Engineer est principalement sollicitĂ© pour des programmes axĂ©s sur la data science, avec pour objectif d’extraire des informations pertinentes Ă partir des vastes volumes de donnĂ©es que les entreprises collectent.
Les projets requérant des freelances en Machine Learning
Le machine learning et le deep learning sont aujourd’hui des piliers dans de nombreux secteurs d’activitĂ©. En effet, intĂ©grer un Machine Learning Engineer freelance dans votre Ă©quipe peut faire la diffĂ©rence. Ces professionnels, qu’ils travaillent en local ou en tĂ©lĂ©travail, interviennent notamment dans des projets tels que :
- La reconnaissance vocale ;
- Le traitement du langage naturel (NLP) qui peut être utilisé dans la rédaction de réponses de chatbot ;
- La conception de moteurs de recommandation ;
- Etc.
Grâce à leur expertise, ces développeurs permettent de transformer des projets complexes, tels que la conception d’applications web, en solutions innovantes et performantes.
Pourquoi collaborer avec Machine Learning Engineer freelance ?
Face Ă la pĂ©nurie de data scientist et d’experts en machine learning sur le marchĂ© de l’emploi en France, faire appel Ă un consultant freelance devient une solution Ă©vidente pour vos missions ponctuelles.
Un regard neuf et innovant
Recruter un data scientist en freelance apporte un souffle nouveau Ă votre entreprise. En tant qu’indĂ©pendant, cet expert en data aborde les problĂ©matiques avec un regard extĂ©rieur, souvent diffĂ©rent de celui de l’équipe interne.
Une flexibilité adaptée à vos besoins
La flexibilité est un autre atout majeur des freelances. Vous avez la possibilité de moduler les effectifs en fonction des exigences spécifiques des missions. Cette adaptabilité vous évite les coûts et les contraintes liés à la formation de vos employés pour un projet unique.
Quelques défis à anticiper
Le travail avec un data scientist freelance pour des missions ponctuelles nĂ©cessite une prĂ©paration minutieuse. Trouver le candidat idĂ©al requiert du temps et des ressources. De plus, vous devrez accepter un contrĂ´le rĂ©duit sur son travail, surtout s’il est en tĂ©lĂ©travail et met son expĂ©rience et son expertise Ă la disposition de plusieurs clients.
Les critères de choix d’un engineer machine learning freelance
Le choix d’un data scientist freelance repose sur plusieurs critères. En premier lieu, il doit avoir une parfaite maîtrise de l’informatique, des mathématiques et de la data. Voici les plus essentiels pour assurer le succès de votre projet marketing.
Expérience et technologies de prédilection
La première Ă©tape consiste Ă Ă©valuer l’anciennetĂ© du dĂ©veloppeur freelance et les technologies qu’il maĂ®trise. Les langages de programmation (comme Python ou R) et les frameworks de machine learning (tels que Tensor Flow ou PwTorch) doivent correspondre aux besoins spĂ©cifiques de votre projet. Il est bon de noter que le TJM d’un freelance qualifiĂ© varie d’une ville Ă l’autre en France. Par exemple, il peut aller jusqu’à 1 000 euros en moyenne Ă Paris, contre 500 euros Ă Bordeaux.
Compréhension des enjeux Data-Driven
Un bon data scientist freelance doit avoir une solide compréhension des enjeux liés à l’industrialisation des projets data-driven. Idéalement, ce consultant a déjà participé à toutes les étapes d’un projet. Lors du tri des candidatures, prenez en compte le portfolio des freelances et les retours de leurs anciens clients. Assurez-vous que leurs compétences techniques sont compatibles avec les technologies et les défis de votre projet.
OĂą trouver les meilleurs talents en Machine Learning en France ?
Outre la rĂ©daction et la publication d’une offre d’emploi attrayante, pour dĂ©nicher le meilleur data scientist en France, plusieurs solutions s’avèrent efficaces pour correspondre Ă vos offres :
Participer Ă des Bootcamps et Hackathons
Pour dénicher les meilleurs talents en Machine Learning, les bootcamps et hackathons sont à privilégier. Ils attirent des experts aux compétences techniques variées, souvent en quête de nouvelles opportunités. Certaines organisations proposent des formations spécialisées en IA, machine learning et data, offrant ainsi un vivier de candidats qualifiés, spécialisés dans le développement d’applications web, entre autres.
S’impliquer dans des Ă©cosystèmes tech
Participer Ă des Ă©vĂ©nements axĂ©s sur l’IA comme la French Tech peut faciliter les rencontres avec des experts potentiels en France.
Exploiter les réseaux sociaux
LinkedIn, Twitter et Discord permettent de s’intĂ©grer dans des communautĂ©s d’experts en data science en ligne. Dans un marchĂ© concurrentiel avec des offres Ă foison, une approche globale incluant TJM compĂ©titif, flexibilitĂ©, tĂ©lĂ©travail et formation continue est cruciale pour attirer les meilleures compĂ©tences avec plusieurs annĂ©es d’expĂ©rience Ă leur actif.
Dans un marchĂ© oĂą les spĂ©cialistes de l’intelligence artificielle sont rares, il est bon d’adopter une stratĂ©gie globale pour recruter les meilleurs talents aux compĂ©tences techniques les plus rĂ©centes. Si un salaire compĂ©titif (avec un TJM adaptĂ© Ă la rĂ©munĂ©ration moyenne du marchĂ©) est important pour toutes sortes de missions, d’autres facteurs sont Ă©galement dĂ©terminants pour sĂ©duire les experts en data science les plus prisĂ©s. Il est recommandĂ© de prĂ©ciser dans votre offre l’expĂ©rience et les compĂ©tences recherchĂ©es en matière de dĂ©veloppement, d’analyse de donnĂ©es, le type de projet, la possibilitĂ© de tĂ©lĂ©travail ou des perspectives de formation.