Combien gagne un Machine Learning Engineer ?
Machine Learning Engineer Salaire
De 45k€ à 50k€ brut/an en junior, jusqu’à 70-80k€ en senior (+ bonus possibles).
Machine Learning Engineer Formation
École d’ingénieur (statistiques/informatique/data) ou formations spécialisées en data/ML.
Machine Learning Engineer c’est quoi
Conçoit, développe et intègre des modèles de machine learning à partir de données.
Source de l’article
Podcast « Le Gagne-Pain » : Entretien avec Cécile, Machine Learning Engineer chez Criteo.
Écouter le podcastRémunération d’un Machine Learning Engineer ?
Le métier de Machine Learning Engineer, aussi appelé ingénieur en apprentissage automatique, consiste à concevoir et déployer des modèles d’intelligence artificielle capables d’apprendre à partir de données. Cécile Fang, Machine Learning Engineer chez Criteo, partage son expérience pour mieux comprendre les salaires auxquels peuvent prétendre ces spécialistes du traitement et de l’exploitation des données.
Salaire débutant d’un Machine Learning Engineer
Selon Cécile, un Machine Learning Engineer junior, tout juste diplômé d’une école d’ingénieurs ou d’un master spécialisé, peut espérer un salaire compris entre 45 000 € et 50 000 € bruts par an. Ce montant peut fluctuer en fonction de la qualité de la formation, des stages réalisés et de la maîtrise de bibliothèques comme TensorFlow ou PyTorch.
Évolution du salaire avec l’expérience
Avec plusieurs années de pratique, les rémunérations progressent sensiblement. Cécile indique qu’un Machine Learning Engineer expérimenté peut percevoir entre 70 000 € et 80 000 € bruts par an. Les profils disposant d’une expertise pointue en MLOps, en computer vision ou en traitement du langage naturel se situent souvent dans la partie haute de la fourchette.
En outre, Criteo propose un bonus annuel lié à la performance de l’entreprise et aux objectifs individuels, pouvant représenter 10 % à 15 % du salaire fixe.
Facteurs influençant la rémunération
Cécile explique également que plusieurs variables impactent la rémunération : la taille et le secteur de l’entreprise (startup vs grande ETI), la localisation (Paris et Île-de-France offrant des salaires plus élevés), le niveau d’expertise technique (maîtrise de frameworks, MLOps, cloud) et les responsabilités (lead technique, gestion de projet). La capacité à générer un impact mesurable sur les KPI et la participation à des programmes d’actions ou d’attribution d’actions gratuites peuvent aussi faire varier significativement le package salarial.
