Salaire d'apprentissage automatique en Inde en 2022 [Pour les débutants et les expérimentés]

Vous vous demandez quelle est la fourchette des salaires de l'apprentissage automatique en Inde ?

Dans un rapport intitulé "Les meilleurs emplois aux États-Unis : 2019", Indeed affirme que le poste d'ingénieur en apprentissage automatique est devenu un poste très prometteur : il enregistre une croissance de 344 % et une base salariale moyenne de 146 085 USD. .

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Comme vous pouvez le constater, 9 des 25 emplois répertoriés dans le rapport d'Indeed proviennent de domaines liés à la technologie. Cela n'est pas surprenant car les rôles techniques, en particulier ceux de la science des données, de l'IA et du ML, gagnent en importance dans divers parallèles de l'industrie. Pour cette raison, les entreprises n'hésitent pas à offrir une augmentation du salaire de Machine Learning en Inde.

Ainsi, si vous possédez les compétences requises et êtes prêt à vous tenir au courant, votre carrière en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique devrait continuer à progresser. Cette ligne est particulièrement vraie si l'on considère qu'un salaire d'apprentissage automatique en Inde dépend directement ou indirectement de leur niveau de compétence et de mise à jour.

Un récent rapport de Gartner indique que d'ici 2020, la croissance rapide de l'IA donnera lieu à près de 2,3 millions d'offres d'emploi en Machine Learning.

Nous en sommes sûrs, ce must-have a suscité en vous une envie de devenir Ingénieur Machine Learning ! Voyons qui est exactement un ingénieur en apprentissage automatique et quel est le salaire type en apprentissage automatique en Inde ?

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Selon SAS, « L'apprentissage automatique est une méthode d'analyse de données qui automatise la création de modèles analytiques. C'est une branche de l'intelligence artificielle basée sur l'idée que les systèmes peuvent apprendre des données, identifier des modèles et prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.

Même si le terme apprentissage automatique n'a été mis à l'honneur que récemment, le concept d'apprentissage automatique existe depuis longtemps, le premier exemple étant la machine Enigma d'Alan Turing qu'il a développée pendant la Seconde Guerre mondiale. Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est presque partout autour de nous, des choses ordinaires de nos vies aux calculs plus compliqués impliquant le Big Data. Par exemple, la voiture autonome de Google et les recommandations personnalisées sur des sites tels que Netflix, Amazon et Spotify sont tous des résultats de l'apprentissage automatique. En raison de la demande, le salaire de l'apprentissage automatique en Inde est l'un des plus élevés.

Pourquoi l'apprentissage automatique est-il important dans le monde d'aujourd'hui ?

Après qu'est-ce que l'apprentissage automatique, vient la question importante suivante : "quelle est l'importance de l'apprentissage automatique ?"

L'objectif principal de l'apprentissage automatique est d'aider les organisations à améliorer leur fonctionnement global, leur productivité et leur processus décisionnel en explorant les vastes quantités de réserves de données. Au fur et à mesure que les machines commenceront à apprendre grâce aux algorithmes, cela aidera les entreprises à démêler ces modèles dans les données qui peuvent les aider à prendre de meilleures décisions sans avoir besoin d'une intervention humaine. Outre cet avantage initial, l'apprentissage automatique présente les avantages suivants :

1. Analyse et évaluation en temps opportun

En passant au crible d'énormes quantités de données telles que les commentaires et les interactions des clients, les algorithmes ML peuvent vous aider à effectuer une analyse et une évaluation en temps opportun de vos stratégies organisationnelles. Lorsque vous créez un modèle commercial en parcourant plusieurs sources de données, vous avez la possibilité de voir les variables pertinentes.

2. Des prédictions en temps réel rendues possibles grâce à un traitement rapide

L'une des caractéristiques les plus impressionnantes des algorithmes ML est qu'ils sont ultra rapides, ce qui permet un traitement rapide des données provenant de plusieurs sources. Ceci, à son tour, aide à faire des prévisions en temps réel qui peuvent être très bénéfiques pour les entreprises. Par exemple,

• Analyse du taux de désabonnement - Il s'agit d'identifier les segments de clientèle susceptibles de quitter votre marque.
• Prospects clients et conversion - Les algorithmes ML fournissent des informations sur les habitudes d'achat et de dépenses de divers segments de clientèle, permettant ainsi aux entreprises de concevoir des stratégies qui peuvent minimiser les pertes et renforcer les bénéfices.
• Fidélisation des clients - Les algorithmes ML peuvent aider à identifier les retards dans vos politiques d'acquisition de clients et vos campagnes marketing. Avec de telles informations, vous pouvez ajuster vos stratégies commerciales et améliorer l'expérience client globale pour fidéliser votre clientèle.

3. Transformer les industries

L'apprentissage automatique a déjà commencé à transformer les industries grâce à sa capacité à fournir des informations précieuses en temps réel. Les sociétés de financement et d'assurance exploitent les technologies ML pour identifier des modèles significatifs dans de grands ensembles de données, prévenir la fraude et fournir des plans financiers personnalisés pour divers segments de clientèle. Dans le domaine de la santé, les appareils portables et les capteurs de fitness alimentés par la technologie ML permettent aux individus de prendre en charge leur santé, minimisant ainsi la pression sur les professionnels de la santé. Il existe donc de nombreuses opportunités pour les ingénieurs en apprentissage automatique, et la nature indispensable de leur travail garantit que le salaire de l'apprentissage automatique en Inde est assez élevé.

Que fait un ingénieur en apprentissage automatique ?

Le travail d'un ingénieur en apprentissage automatique est assez similaire à celui d'un scientifique des données, dans le sens où les deux rôles impliquent de travailler avec de vastes volumes de données. Par conséquent, les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données doivent posséder d'excellentes compétences en gestion de données. Cependant, c'est toute la similitude que partagent ces deux rôles.

Les scientifiques des données sont principalement concernés par la génération d'informations précieuses pour stimuler la croissance de l'entreprise grâce à une prise de décision axée sur les données. En revanche, les ingénieurs en apprentissage automatique se concentrent sur la conception de logiciels auto-exécutables pour l'automatisation prédictive des modèles.

Habituellement, les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent en étroite collaboration avec les scientifiques des données. Alors que les Data Scientists extraient des informations significatives à partir de grands ensembles de données et communiquent les informations aux parties prenantes de l'entreprise, les ingénieurs en apprentissage automatique garantissent que les modèles utilisés par les Data Scientists peuvent ingérer de grandes quantités de données en temps réel pour générer des résultats plus précis.

Responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique

• Étudier et convertir des prototypes de science des données.
• Concevoir et développer des systèmes et des schémas d'apprentissage automatique.
• Effectuer des analyses statistiques et affiner les modèles à l'aide des résultats des tests.
• Pour trouver des ensembles de données disponibles en ligne à des fins de formation.
• Entraîner et recycler les systèmes et modèles ML en fonction des besoins.
• Étendre et enrichir les frameworks et bibliothèques ML existants.
• Développer des applications d'apprentissage automatique en fonction des exigences des clients/clients.
• Rechercher, expérimenter et mettre en œuvre des algorithmes et des outils ML appropriés.
• Analyser les capacités de résolution de problèmes et les cas d'utilisation des algorithmes ML et les classer en fonction de leur probabilité de réussite.
• Explorer et visualiser les données pour mieux comprendre et identifier les différences dans la distribution des données qui pourraient avoir un impact sur les performances du modèle lors de son déploiement dans des scénarios réels.

Compétences nécessaires pour apprendre l'apprentissage automatique

Maintenant que vous savez pourquoi vous devriez choisir une carrière dans l'apprentissage automatique et que vous avez peut-être également pris une décision, laissez-nous vous dire quelques compétences importantes que vous devez posséder pour tirer le meilleur parti de cette opportunité.

Pour faire évoluer votre carrière en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique et gagner le salaire d'apprentissage automatique le plus élevé possible en Inde, vous devez vous mettre à jour avec :

• Statistiques et probabilités : votre compréhension des algorithmes est étroitement liée à votre connaissance des théories. Les modèles de Markov cachés, Naive Bayes et Gaussian Mixture, entre autres modèles, en sont d'excellents exemples. Si vous n'êtes pas doué pour les statistiques et les probabilités, vous trouverez ces algorithmes très difficiles à comprendre.
• Évaluation et modélisation des données : pour garantir l'efficacité du processus d'estimation avec ML, il est important d'évaluer l'efficacité de différents modèles à intervalles réguliers. Vous pouvez utiliser différentes méthodes, telles que la régression et la classification, pour mesurer l'erreur ou la précision d'un modèle donné. Vous avez également besoin d'une stratégie d'évaluation pour l'accompagner.
• Algorithmes ML : il est très important de savoir comment fonctionnent les différents algorithmes d'apprentissage automatique et quel algorithme convient à une situation particulière. Vous devrez développer une compréhension de sujets tels que les équations aux dérivées partielles, la descente de gradient, la programmation quadratique, l'optimisation convexe, etc.
• Langages de programmation : pour une carrière dans l'apprentissage automatique, vous devez également maîtriser différents langages de programmation, tels que Java, R, Python et C++. Ces langages vous aideront à différentes étapes de votre projet de machine learning.
• Techniques de traitement du signal : l'extraction de caractéristiques est très importante pour l'apprentissage automatique. Vous devrez peut-être travailler avec plusieurs algorithmes avancés de traitement du signal, notamment les bandlets, les shearlets, les contourlets et les curvelets, entre autres. En savoir plus sur les compétences requises en machine learning.

Salaire d'apprentissage automatique en Inde

La demande d'apprentissage automatique est élevée, mais les entreprises exigent que les individus aient les bonnes compétences. La demande pour ces ingénieurs est toujours élevée. La liste est interminable. C'est la principale raison pour laquelle le salaire de l'apprentissage automatique en Inde est assez élevé. La demande toujours croissante. De plus, plus l'expérience est bonne, plus le salaire est élevé. Le salaire moyen de l'apprentissage automatique en Inde, selon Payscale, est d'environ Rs. 686 281 par an, primes et intéressement compris.

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Facteurs affectant le salaire de l'apprentissage automatique en Inde

Les quatre principaux facteurs affectant le salaire de l'apprentissage automatique en Inde sont :

• Entreprise – L'entreprise pour laquelle vous travaillez aura un impact direct sur le salaire que vous recevez.
• Expérience - Plus vous avez d'expérience, meilleure est la capacité de comprendre les obstacles et de fournir des solutions rapides aux bogues. Une combinaison d'expérience et d'entreprise obtiendra des salaires et des postes qui aideront à créer une marque.
• Emplacement – ​​Dans les années à venir, l'emplacement devrait jouer un rôle moindre dans le salaire auquel vous pouvez vous attendre. Mais, même dans ce cas, l'emplacement continuera d'avoir un impact sur le salaire que vous pouvez demander et obtenir d'un employeur potentiel.
• Compétence – Plus vous possédez de compétences importantes, meilleure est la capacité de comprendre. L'emplacement est prêt à jouer un rôle essentiel dans le choix du salaire de l'apprentissage automatique en Inde.

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Salaire d'apprentissage automatique en Inde : basé sur l'entreprise

C'est un fait admis, plus la marque ou l'entreprise est grande, plus le salaire auquel un individu peut s'attendre est élevé. Examinons certains des packages de rémunération les plus élevés - Tata Consultancy Services Limited propose environ Rs. 4,42,000 par an comme salaire. Il est suivi par Intel Corporation à Rs 20,00,000.

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Salaire d' apprentissage automatique en Inde: basé sur l'expérience

Plus vous avez d'expérience, plus votre package salarial sera élevé. Donc, si vous êtes un débutant et que vous n'êtes entré que récemment dans l'industrie, vous devrez modérer vos espoirs en conséquence. Alors, décomposons le salaire de l'apprentissage automatique en Inde, en fonction du nombre d'années d'expérience que vous avez dans votre sac -

Voyons comment un salaire de machine learning en Inde varie en fonction de l'expérience.

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Salaire d' apprentissage automatique d' entrée de gamme en Inde

Le salaire moyen d'entrée de gamme en apprentissage automatique en Inde est de 501 058 ₹.

Salaire d' apprentissage automatique de niveau intermédiaire en Inde

Le salaire moyen de l'apprentissage automatique de niveau intermédiaire en Inde est de 1 142 459 ₹.

Salaire expérimenté en apprentissage automatique en Inde

Le salaire moyen de l' apprentissage automatique expérimenté en Inde est de 1 999 619 ₹.

Salaire d' apprentissage automatique en Inde: basé sur l'emplacement

Bien que Covid-19 puisse réduire l'impact de l'emplacement sur les salaires à l'avenir, actuellement, l'emplacement joue un facteur crucial dans la détermination du salaire de l'apprentissage automatique en Inde. La Silicon Valley de l'Inde, Bangalore offre les salaires les plus élevés, l'apprentissage automatique dans la ville gagnant environ 21% de plus que leurs homologues dans d'autres villes. La comparaison se fait par rapport à la moyenne nationale. Chennai, l'autre ville en lice pour le titre de la Silicon Valley, offre des salaires inférieurs de 5 % à la moyenne nationale.

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Salaire d' apprentissage automatique en Inde: basé sur les compétences

Voyons comment le salaire de l'apprentissage automatique en Inde augmente avec les compétences. Comme nous l'avons mentionné précédemment, vous devez posséder un ensemble impressionnant de compétences pour acquérir les emplois les mieux rémunérés sur le marché hautement concurrentiel des ingénieurs en apprentissage automatique. Certaines compétences vous permettent d'obtenir un chèque de paie plus élevé. Alors, essayez d'investir dans ces compétences.

1. Apprentissage automatique - 706 169 ₹
2. Python – 612 684 ₹
3. Apprentissage en profondeur - 754 250 ₹
4. Traitement du langage naturel (PNL) - 697 670 ₹
5. Vision par ordinateur - 736 976 ₹

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L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur vous rapporteront certainement plus que le salaire moyen de l'apprentissage automatique en Inde. En termes de réponse de popularité également, ces deux compétences se classent en tête.

Salaire d'apprentissage automatique dans d'autres pays

Salaire de Machine Learning aux États-Unis : 111 297 $.

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Salaire de Machine Learning au Royaume-Uni : 50 296 £.

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Rôles d'emploi d'apprentissage automatique

1. Ingénieur en apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ne sont que des termes génériques pour un certain nombre d'applications appliquées à travers les disciplines et les technologies. Ils impliquent également la robotique, l'analyse de données, le développement Web, le développement de chatbots, le développement d'applications intelligentes et bien plus encore.

Depuis fin 2017, l'IA et le ML ont pris d'assaut le pays. Des cadres tels que OpenCV , PyTorch et TensorFlow sont devenus des mots à la mode pour les passionnés d'IA/ML d'aujourd'hui.

Responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique

• Étudier et convertir des prototypes de science des données.
• Concevoir et développer des systèmes et des schémas d'apprentissage automatique.
• Effectuer des analyses statistiques et affiner les modèles à l'aide des résultats des tests.
• Pour trouver des ensembles de données disponibles en ligne à des fins de formation.
• Entraîner et recycler les systèmes et modèles ML en fonction des besoins.
• Étendre et enrichir les frameworks et bibliothèques ML existants.
• Développer des applications d'apprentissage automatique en fonction des exigences des clients/clients.
• Rechercher, expérimenter et mettre en œuvre des algorithmes et des outils ML appropriés.
• Analyser les capacités de résolution de problèmes et les cas d'utilisation des algorithmes ML et les classer en fonction de leur probabilité de réussite.

Salaire d'un ingénieur en apprentissage automatique en Inde

Le salaire annuel moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique est de ₹ 671,548. Les ingénieurs en apprentissage automatique avec moins d'un an d'expérience gagnent environ 500 000 ₹ par an, ce qui est clairement l'un des salaires d'entrée de gamme les plus élevés en Inde. Les ingénieurs en apprentissage automatique de niveau débutant facturent 672 106 ₹ par an, évidemment, en fonction de leurs compétences, de leur emplacement et de leur demande.

Le salaire moyen d'un ingénieur de niveau intermédiaire est de 1 173 074 ₹ par an. S'ils pensent que c'est formidable, vous trouverez le salaire des ingénieurs de haut niveau (plus de 10 ans d'expérience) inspirant car ils gagnent plus de 2 millions de roupies par an.

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2. Scientifique des données

La science des données est essentiellement des statistiques mises en œuvre par la programmation. Parallèlement à R, Python a également montré son courage dans le tri des données selon les exigences génériques et spécifiques. En ce qui concerne l'Inde, les programmeurs Python pour la science des données gagnent plus que les développeurs de logiciels et les programmeurs DevOps. La raison en est que la collecte, le nettoyage et le traitement des données deviennent très courants de nos jours, car les entreprises ont besoin de données pour recueillir des informations sur le marché et les clients.

Cela nécessite une niche de programmeurs Python spécialement formés à la collecte et au traitement de données via des bibliothèques comme NumPy et Pandas . Les scientifiques des données sont très demandés dans les grandes métropoles comme Delhi-NCR et Mumbai et dans les villes émergentes telles que Pune et Bangalore.

Responsabilités des Data Scientists

• Collecter de grandes quantités de données structurées et non structurées et les convertir en informations exploitables.
• Identifier les solutions d'analyse de données qui ont le potentiel le plus important pour stimuler la croissance des organisations.
• Utiliser des techniques analytiques telles que l'analyse de texte, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur pour analyser les données, dévoilant ainsi les modèles et tendances cachés.
• Encourager une approche axée sur les données pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.
• Nettoyer et valider les données pour optimiser l'exactitude et l'efficacité des données.
• Communiquer toutes les observations et conclusions productives aux parties prenantes de l'entreprise via la visualisation des données.

Échelle salariale des data scientists en Inde

Le salaire moyen d'un data scientist est de ₹ 708 012 . Un data scientist débutant peut gagner environ 500 000 ₹ par an avec moins d'un an d'expérience. Les data scientists débutants avec 1 à 4 ans d'expérience gagnent environ 610 811 ₹ par an.

Un data scientist de niveau intermédiaire avec 5 à 9 ans d'expérience gagne 1 004 082 ₹ par an en Inde. Au fur et à mesure que votre expérience et vos compétences augmentent, vos revenus augmentent considérablement en tant que data scientists de haut niveau autour de plus de 1 700 000 ₹ par an en Inde !

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3. Ingénieurs de données

Le travail principal d'un ingénieur de données est de concevoir et de concevoir une infrastructure fiable pour transformer les données dans des formats pouvant être utilisés par les scientifiques des données. Outre la création de pipelines évolutifs pour convertir les données semi-structurées et non structurées en formats utilisables, les ingénieurs de données doivent également identifier les tendances significatives dans les grands ensembles de données. Essentiellement, les ingénieurs de données travaillent pour préparer et rendre les données brutes plus utiles à des fins analytiques ou opérationnelles. Il existe de nombreux mythes sur les ingénieurs de données et la plupart d'entre eux sont loin de la réalité.

Dans une organisation, le poste de Data Engineer est aussi vital que celui de Data Scientist. La seule raison pour laquelle les ingénieurs de données restent à l'écart des projecteurs est qu'ils n'ont aucun lien direct avec le produit final de l'analyse.

Responsabilités des ingénieurs de données

• Intégrez, consolidez et nettoyez les données collectées à partir de plusieurs sources.
• Préparer les données brutes pour la manipulation et la modélisation prédictive/prescriptive par les Data Scientists.
• Développez l'infrastructure nécessaire pour optimiser l'extraction, la transformation et le chargement de données provenant de sources disparates à l'aide de SQL, d'AWS et d'autres technologies Big Data.
• Déployez des programmes d'analyse sophistiqués, des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques statistiques pour créer des pipelines de données.
• Assemblez des ensembles de données vastes et complexes pour répondre aux besoins fonctionnels et non fonctionnels de l'entreprise.
• Identifier et développer des moyens innovants pour améliorer la fiabilité, l'efficacité et la qualité des données.
• Développer, construire, tester et maintenir des architectures de données.

Compétences requises pour être Data Engineer

• Gestion de projet active et sens de l'organisation.
• Solides compétences analytiques pour gérer et travailler avec de grands ensembles de données non structurés.
• Excellent sens de la programmation dans les langages à la mode, notamment Python, Java, C++, Scala, Ruby, etc.
• Connaissance pratique avancée de SQL, ainsi qu'une expérience de travail avec des bases de données relationnelles.
• Capacité à travailler avec une grande variété de bases de données.

Échelle salariale de Data Engineer en Inde

Selon Glassdoor, le salaire moyen d'un ingénieur de données en Inde est de Rs.8,56,643 LPA. Mais bien sûr, le salaire d'un ingénieur de données dépend de plusieurs facteurs, notamment la taille et la réputation de l'entreprise, sa situation géographique, ses diplômes, son poste et son expérience professionnelle. Les entreprises réputées et les grands acteurs de l'industrie du Big Data comme Amazon, Airbnb, Spotify, Netflix, IBM, Accenture, Deloitte et Capgemini, pour n'en nommer que quelques-uns, versent généralement une rémunération élevée aux ingénieurs de données. De plus, plus votre expérience de travail passée dans le Big Data est importante, plus votre valeur marchande sera élevée.

Malgré le paradoxe mondial de l'offre et de la demande (la demande d'ingénieurs de données dépasse de loin leur offre), les perspectives de carrière des ingénieurs de données semblent prometteuses en Inde. Selon le rapport du magazine Analytics India,

"Alors que les entreprises informatiques ont montré une tendance négative, la demande de professionnels de l'ingénierie des données a augmenté dans toutes les entreprises, ce qui a entraîné une augmentation significative de leur structure salariale. Alors que pour les salaires dans les compétences analytiques, les rôles d'analyse avancée et les professionnels de la modélisation prédictive ont attiré l'attention par rapport aux autres rôles.

Quant aux ingénieurs de données en début de carrière (1 à 4 ans d'expérience), ils gagnent environ 7 37 257 Rs LPA. Au fur et à mesure qu'ils passent au niveau intermédiaire (avec 5 à 9 ans d'expérience), le salaire d'un ingénieur de données devient Rs.1,218,983 LPA. Les ingénieurs de données ayant plus de 15 ans d'expérience professionnelle peuvent gagner plus de Rs.1,579,282 LPA.

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4 . Analyste de données

Les analystes de données sont des professionnels qui traduisent des chiffres, des statistiques, des chiffres en anglais simple pour que tout le monde puisse les comprendre.

Compte tenu des circonstances, il y a toujours de plus en plus de possibilités pour les analystes de données sur le lieu de travail, et cela peut être un excellent choix pour ceux qui ont une solide connaissance des mathématiques, des statistiques, de l'informatique ou des affaires. Ce poste comprend l'exploration de données, la maîtrise de langages tels que SQL, Python, etc. pour extraire les informations pertinentes des ensembles de données, ainsi que la canalisation de ces idées via des visualisations et des rapports.

Responsabilités de l'analyste de données

• Analyser et extraire des données commerciales pour identifier les corrélations et découvrir des modèles précieux à partir de points de données disparates.
• Travailler avec des modèles d'algorithmes centrés sur le client et les personnaliser pour répondre aux besoins individuels des clients.
• Créer et déployer des modèles personnalisés pour découvrir des réponses à des questions commerciales telles que les stratégies marketing et leurs performances, les goûts des clients et les modèles de préférences, etc.
• Pour cartographier et suivre les données de plusieurs systèmes afin de résoudre des problèmes métier spécifiques.
• Écrire des requêtes SQL pour extraire des données de l'entrepôt de données et identifier les réponses à des problèmes commerciaux complexes.
• Appliquer des méthodes d'analyse statistique pour effectuer des recherches et des analyses de données sur les consommateurs.

Salaire de Data Analyst en Inde

Pour un analyste de données en Inde, avoir 1 à 4 ans d'expérience a un revenu brut (y compris les pourboires, les primes et les heures supplémentaires) de Rs 3,96,128, tandis qu'un analyste de données à mi-carrière avec 5 à 9 ans d'expérience peut compenser à Rs 6,03,120 en fonction de l'organisation et de la localisation du lieu de travail. Et si vous êtes un analyste de données mûr et expérimenté qui travaille dans l'industrie depuis 10 à 19 ans, vous pouvez gagner une rémunération totale moyenne de Rs 9,00,000.

Source : Échelle salariale

- 78% des professionnels de l'analyse en Inde se situent sous la tranche de salaire de 0 à 6 Lakhs à leur niveau d'entrée, mais comme il y a eu une augmentation du nombre de nouveaux étudiants en analyse de données en Inde, c'est une excellente indication pour faire mûrir le industrie.

- Les salaires pour 4 à 6 ans d'expérience restent stables à 8,7 Lakhs.

- Pour l'analyste de données principal ayant une expérience substantielle de 12 ans ou plus, a connu une forte augmentation de 20% de ses salaires l'année dernière.

5. Développeur/ingénieur logiciel (IA/ML)

Les développeurs/ingénieurs de logiciels spécialisés en IA/ML sont les esprits créatifs derrière les programmes informatiques intelligents. Leur travail principal consiste à développer des algorithmes et des applications ML efficaces. Les développeurs/ingénieurs de logiciels conçoivent, développent et installent des solutions logicielles d'IA/ML ; créer des fonctions informatiques spécifiques ; préparer la documentation du produit, les organigrammes, les mises en page, les diagrammes, les graphiques, etc. pour la visualisation ; écrire et tester le code ; créer des spécifications techniques, mettre à niveau et entretenir des systèmes, et bien plus encore.

Compétences requises : Les développeurs/ingénieurs logiciels (IA/ML) doivent maîtriser le codage dans plusieurs langages de programmation, notamment Python, Java, R, C, C++, Scala, etc. Ils doivent posséder une bonne compréhension des systèmes d'exploitation, des structures de données, architecture de données, architecture informatique, analyse de données, traitement distribué, test et débogage de logiciels, entre autres. En outre, ils doivent avoir une connaissance approfondie des concepts, algorithmes, systèmes et outils ML.

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Le développeur moyen de logiciels d'IA en Inde est Rs. 700 000 par an

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6. Concepteur d'apprentissage automatique centré sur l'humain

Machine Learning a une branche exclusive dédiée à la conception d'algorithmes ML centrés sur l'humain. D'où le nom d'apprentissage automatique centré sur l'homme. Les concepteurs d'apprentissage automatique centré sur l'humain sont chargés de créer des systèmes intelligents qui peuvent « apprendre » les préférences et les modèles de comportement des individus grâce au traitement de l'information et à la reconnaissance des modèles.

Ces systèmes nécessitent peu ou pas d'intervention humaine ou même des programmes lourds pour tenir compte de tous les scénarios d'utilisation imaginables. Le moteur de recommandation de Netflix et d'Amazon est un excellent exemple d'apprentissage automatique centré sur l'humain.

Compétences requises : Comme pour tout cheminement de carrière en apprentissage automatique, les concepteurs d'apprentissage automatique centré sur l'humain doivent également posséder une compréhension approfondie des divers concepts et algorithmes de ML et de leur fonctionnement. Ils doivent également avoir une bonne base en mathématiques et en statistiques ainsi qu'une maîtrise du codage.

7. Scientifique PNL

Le traitement du langage naturel (TAL) vise à conférer aux machines la capacité de comprendre les langages humains naturels. Les scientifiques du PNL sont principalement responsables de la conception et du développement de machines et d'applications capables d'apprendre les schémas de parole d'un langage humain et également de traduire des mots parlés dans d'autres langues. Le but ici est d'aider les machines à comprendre les langues humaines aussi naturellement que les humains. Grammarly et Duolingo sont deux excellents exemples d'applications PNL.

Compétences requises : étant donné que le travail principal des scientifiques en PNL est d'enseigner aux machines comment comprendre les nuances des langues humaines, ils doivent maîtriser la syntaxe, l'orthographe et la grammaire d'au moins une langue (plus il y en a, mieux c'est). En outre, ils doivent posséder les compétences de base en ML.

Salaire pour la PNL en Inde :

Le salaire moyen pour les compétences en Inde : Rs. 919 108 par an.

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8. Directeur des analyses

Le directeur de l'analyse est chargé de superviser les départements d'analyse de données et d'entreposage de données. En outre, le directeur de l'analyse aligne la gestion, le développement et l'intégration de l'analyse de données et de l'intelligence d'affaires pour soutenir la mission et la vision de l'entreprise.

Le salaire moyen du directeur de l'analyse en Inde est de Rs. 3 719 375.

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9. Scientifique principal des données

Un Principal Data Scientist est chargé de superviser et de gérer l'ensemble de l'équipe Data Science. Il / Elle les guide dans le processus de développement de modèles d'analyse et est également la principale voix derrière l'élaboration de plans de projet. Les scientifiques principaux des données doivent posséder de solides compétences en analyse statistique ainsi qu'un talent pour résoudre des problèmes complexes.

Le salaire moyen du principal scientifique des données en Inde est de Rs. 3 719 375.

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10. Ingénieur en vision par ordinateur

Les ingénieurs en vision par ordinateur appliquent des techniques de recherche en vision par ordinateur sur de grandes quantités de données pour trouver des solutions à divers problèmes du monde réel. Ils travaillent en étroite collaboration avec d'autres équipes pour développer et implémenter de nouvelles architectures embarquées. De plus, les ingénieurs en vision par ordinateur possèdent une connaissance approfondie des systèmes ML.

Salaire d'un ingénieur en vision par ordinateur en Inde :

Le salaire moyen d'un ingénieur en vision par ordinateur en Inde est de 512 820 ₹ par an.

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11. Ingénieur algorithmique

Les ingénieurs en algorithmes conçoivent, analysent, implémentent, optimisent, profilent et évaluent des algorithmes informatiques/ML. Leur objectif est de minimiser l'écart entre la théorie des algorithmes et les applications pratiques des algorithmes en génie logiciel.

Le salaire moyen d'un ingénieur algorithmique en Inde :

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12. Informaticien

La tâche principale des informaticiens est de développer de nouvelles technologies, systèmes et solutions informatiques. Leur travail s'articule autour de diverses technologies, notamment l'IA, la robotique, les technologies de l'information et la réalité virtuelle. Ils travaillent en équipe avec des programmeurs informatiques, des professionnels des technologies de l'information, des ingénieurs en mécanique/électricité, etc.

Salaire d'informaticien en Inde:

Le salaire moyen d'un informaticien en Inde est de 1 892 000 roupies par an.

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Comment devenir ingénieur en machine learning ?

Étape 1 : Améliorez vos compétences en Python et logiciels

Langage de haut niveau facile à utiliser, Python est le langage de prédilection des spécialistes de l'IA, des scientifiques des données et des ingénieurs en apprentissage automatique.

La syntaxe de Python est facile à apprendre et contient des tonnes de bibliothèques déjà intégrées.

Une autre chose importante à connaître est Github.

Lisez des livres ou des articles pour avoir une idée des outils dont vous aurez besoin pour exécuter Python sur des ensembles de données.

Étape 2 : Examinez les algorithmes d'apprentissage automatique

Une fois que vous êtes familiarisé et à l'aise avec Python, vous pouvez commencer à examiner les algorithmes d'apprentissage automatique. Assurez-vous de lire la théorie liée à chaque algorithme afin de pouvoir implémenter facilement des modèles.

Étape 3 : Travailler sur des mini-projets

Maintenant que votre initiation aux domaines de Python et de l'apprentissage automatique est terminée (à la fois individuellement et conjointement), il est temps de prendre toutes ces connaissances et de commencer à les mettre en œuvre dans des projets.

Étape 4 : Passez au niveau supérieur avec Hadoop et Spark

Hadoop et Spark sont les 2 systèmes auxquels vous voudrez vous attaquer après avoir acquis une certaine maîtrise de l'utilisation d'ensembles de données à l'aide de Python. Ces cadres de données volumineuses vous permettront de travailler avec des données à l'échelle du téraoctet et du pétaoctet.

Étape 5 : Passer à TensorFlow

Algorithmes d'apprentissage automatique ? Vérifier. Cadres de données volumineuses ? Vérifier. Apprentissage automatique avancé ? Commencez à travailler avec TensorFlow.

Étape 6 : Allez grand

Après avoir travaillé avec tous les blocs de construction, il est maintenant temps de lutter avec les grands ensembles de données et d'appliquer toutes les connaissances que vous avez acquises au cours des 5 étapes précédentes.

Étape 7 : Continuez à pratiquer et à grandir

La dernière étape consiste simplement à pratiquer et à répéter les 6 étapes mentionnées ci-dessus. Vous êtes maintenant à un point où vous pouvez créer vos propres modèles d'apprentissage automatique. Il est temps d'affiner ces compétences maintenant et de continuer à s'améliorer.

Pourquoi la demande d'ingénieurs en apprentissage automatique augmente-t-elle ?

Au cours de la dernière décennie, la demande d'ingénieurs en apprentissage automatique a même dépassé le besoin de scientifiques des données. Dans le rapport LinkedIn US Job 2017, Machine Learning Engineer a pris la première place avec une croissance enregistrée de 9,8 fois en cinq ans (2012-17).

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Quant au marché mondial de l'apprentissage automatique, il devrait dépasser 39 986,7 millions de dollars d'ici 2025, avec une croissance à un TCAC de 49,7 % entre 2017 et 2025. Ces statistiques montrent clairement que le marché du ML se développe à un rythme sans précédent. À la lumière de la concurrence croissante, les entreprises devront embaucher de talentueux ingénieurs ML ainsi que d'autres professionnels de la science des données pour rester fermement ancrées sur le marché.

Quels sont les avantages d'un cours d'apprentissage automatique ?

1. Meilleures opportunités de carrière et croissance

Un rapport de TMR note que le MLaaS (Machine Learning as a Service) devrait passer de 19,9 milliards de dollars d'ici la fin de 2025, contre seulement 1,07 milliard de dollars en 2016. Il s'agit d'une croissance stupéfiante, à la fois en termes absolus, comme ainsi que d'année en année.

L'apprentissage automatique se moque de tout ce qui peut être qualifié d'"important" - à la fois à l'échelle financière et à l'échelle mondiale. Si vous cherchez à faire passer votre carrière à un autre niveau, Machine Learning peut le faire pour vous. Si vous cherchez à vous impliquer dans quelque chose qui vous fera participer à quelque chose de pertinent à la fois mondial et contemporain, l'apprentissage automatique peut également le faire pour vous.

2. De meilleurs salaires

Les meilleurs ingénieurs en machine learning de nos jours sont payés autant que des personnalités sportives immensément populaires ! Et ce n'est pas exagéré ! Selon Glassdoor.co.in, le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique est de 8 lakhs par an - et ce n'est qu'au début de sa carrière ! Un ingénieur expérimenté en apprentissage automatique rapporte entre 15 et 23 lakhs par an.

3. Le manque de compétences en apprentissage automatique afflige les entreprises

Compte tenu de la rapidité avec laquelle les sauts technologiques ont été réalisés, de nombreuses entreprises ont dû rattraper leur retard. La transformation numérique est une industrie énorme, et la vérité est qu'il n'y a tout simplement pas assez de professionnels de l'apprentissage automatique pour répondre aux nouvelles demandes de l'industrie.

4. L'apprentissage automatique et la science des données sont intimement liés

Si la religion a gouverné les masses pendant des siècles entiers avant la modernité, il est maintenant vrai que la science des données gouverne les masses, en raison de sa nature explicative et de sa viabilité commerciale et innovante.

Et l'apprentissage automatique n'est qu'une ombre de la science des données. Pour porter votre carrière aussi haut que vous ne pouvez même pas l'imaginer, vous pouvez devenir compétent dans ces deux domaines, ce qui vous permettra d'analyser une quantité effrayante de données, puis de procéder à l'extraction de valeur et à la compréhension des données.

De plus, dans de nombreuses organisations, les ingénieurs ML et les Data Scientists travaillent ensemble sur les produits, il est donc probable que vous soyez exposé au point de vue des Data Scientists si vous êtes déjà devenu ingénieur ML.

Pensées finales…

En ce qui concerne le package salarial annuel, il faut admettre que par rapport à d'autres pays développés sur le plan technologique comme les États-Unis et le Royaume-Uni, les salaires des professionnels du ML et de l'IA en Inde sont bien inférieurs.

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Cependant, selon l'étude "Salary Study-2018" d'Analytics India Magazine, près de 40 % des professionnels du domaine de la science des données et de l'analyse ont obtenu un salaire annuel supérieur à 10 000 000 roupies. On ne peut donc pas nier qu'en Inde, l'échelle des salaires augmente également. Mis à part d'autres facteurs, si vous acquérez les compétences nécessaires en science des données et en ML, votre avenir dans l'industrie sera très prometteur.

Nous espérons que vous avez aimé notre article sur le salaire du Machine Learning en Inde. Ces chiffres ci-dessus ne sont pas gravés dans le marbre. Le véritable facteur d'influence de votre salaire est les compétences que vous possédez, la maîtrise que vous en avez acquise et la rapidité avec laquelle vous grandissez et faites grandir l'entreprise également.

Vous pouvez également consulter le programme Executive PG d'IIT Delhi en apprentissage automatique en association avec upGrad . IIT Delhi est l'une des institutions les plus prestigieuses d'Inde. Avec plus de 500 membres du corps professoral internes qui sont les meilleurs dans les matières.