Que fait un NLP engineer ?

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Les ingénieurs en traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing) concentrent leurs efforts sur la création d'algorithmes, de programmes et d'applications qui aident les ordinateurs à traiter le langage humain à des fins diverses. Le type de programmes que vous créez en tant qu'ingénieur en traitement du langage naturel dépend de votre secteur d'activité. Vous pouvez trouver des carrières en NLP dans toute une série de secteurs, de la vente au détail aux services financiers et au-delà. 

Pour travailler en tant qu'ingénieur NLP, vous devrez acquérir et développer un ensemble de compétences spécifiques. Les compétences les plus courantes sont le codage, l'analyse statistique, les langages de programmation, la méthodologie et les cadres d'apprentissage automatique, ainsi que les techniques de représentation du texte. Vous pouvez acquérir ces compétences dans le cadre de programmes de premier ou de deuxième cycle, ainsi que par le biais de certifications, de cours et de camps d'entraînement. L'expérience est une autre étape importante sur le chemin qui mène au métier de NLP engineer. Il est courant que les ingénieurs NLP travaillent comme ingénieurs NLP juniors avant d'accéder à leur poste de NLP engineer. 

La demande pour les NLP engineer spécialisés est appelée à croître et à se développer à mesure que l'utilisation d'assistants virtuels, de chatbots et d'autres formes de systèmes de reconnaissance vocale continue d'augmenter. Des secteurs allant des soins de santé au commerce de détail dépendent des systèmes de traitement du langage naturel pour répondre aux demandes des consommateurs et gérer les données volumineuses. Par exemple, dans le domaine de la santé, les praticiens peuvent enregistrer les notes médicales de manière plus efficace et plus précise et y accéder rapidement en cas de besoin grâce aux outils de traitement du langage naturel et à l'IA.

Qu'est-ce que l'ingénierie NLP ?

L'ingénierie NLP est un type d'intelligence artificielle (IA) qui traduit la parole et le texte humains en un langage de programmation compréhensible par les ordinateurs. Les assistants intelligents à commande vocale, les chatbots, les programmes de traduction linguistique en ligne, les fonctions d'autocorrection et les résultats des moteurs de recherche sont autant d'exemples d'ingénierie NLP. Le NLP est un outil utile pour les organisations qui ont beaucoup de données à gérer. 

Les principales applications ou utilisations du traitement du langage naturel sont les suivantes : 

• Les chatbots et les assistants virtuels : Ils permettent aux organisations de communiquer avec les clients en utilisant des conversations automatisées entre l'individu et le chatbot ou l'assistant virtuel. 

• Réponse aux questions : Réponse automatique aux questions des individus, avec ou sans contexte ; souvent utilisée pour extraire des informations spécifiques à partir de grandes portions de données.

• Classification de texte : catégorise et prédit le texte à diverses fins ; par exemple, un filtre anti-spam sur un email ou la catégorisation des demandes d'assistance à la clientèle. 

• Recherche : interprétation et classification des requêtes de recherche sur les moteurs de recherche. 

• Résumé de texte : Condense, ou résume, un texte long afin de mieux saisir et transmettre l'idée principale. 

• Analyse des sentiments : Les entreprises peuvent utiliser cette application du NLP comme outil dans les correspondances électroniques, les commentaires sur les médias sociaux et les chatbots d'assistance à la clientèle. 

Les ingénieurs NLP, parfois appelés ingénieurs en apprentissage automatique, sont les personnes qui travaillent dans ce domaine, concevant, programmant et créant les modèles que les ordinateurs utilisent pour traiter et mieux comprendre le langage humain. 

Que fait un ingénieur NLP ?

Les ingénieurs NLP conçoivent des systèmes de traitement du langage naturel que les ordinateurs utilisent pour comprendre le langage humain. Ces ingénieurs écrivent le code nécessaire pour que les systèmes informatiques traitent le langage humain et lui donnent un sens pour un certain nombre d'objectifs. 

En fonction de son rôle et de son secteur d'activité, le NLP engineer travaillera probablement avec la technologie de reconnaissance vocale par IA et les concepts d'apprentissage automatique. Par exemple, un ingénieur NLP utilise des algorithmes pour enseigner aux machines à apprendre le langage humain d'une manière qui permet également à la machine d'apprendre davantage au fil du temps. En d'autres termes, la machine devient plus apte à reconnaître le langage au fur et à mesure qu'il est utilisé. 

Tâches et responsabilités de l'ingénieur NLP

S'appuyant sur un mélange d'apprentissage automatique et de reconnaissance vocale par l'IA, les ingénieurs NLP développent et conçoivent des programmes que les ordinateurs utilisent pour traiter et comprendre le langage humain parlé et écrit. À l'aide de techniques de représentation du texte, les ingénieurs NLP transforment des mots et phrases en code utilisable par les ordinateurs.

Les NLP engineer travaillent généralement à temps plein et collaborent souvent avec d'autres ingénieurs. La majeure partie du travail d'un ingénieur s'effectue en ligne et avec des systèmes informatiques. 

Les responsabilités les plus courantes sont les suivantes : 

• Développer des systèmes de NLP en fonction d'exigences spécifiques: Les NLP engineer conçoivent des ordinateurs qui comprennent le langage humain et peuvent communiquer avec les humains. Pour ce faire, ces ingénieurs créent des programmes logiciels qui permettent aux ordinateurs de traiter et d'interagir avec le langage parlé ou écrit. Les ingénieurs NLP développent des solutions de code pour une variété de tâches de traitement de langage naturel qui incluent la génération de langage naturel, l'analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la classification de la parole et du texte. 

• Préparation et prétraitement complets des données : Les NLP engineer écrivent du code pour nettoyer, prétraiter et transformer les données textuelles brutes dans un format adapté à la modélisation. Le processus peut comprendre des tâches telles que le stemming, la tokenisation et la suppression des mots vides.

• Identifier et mettre en œuvre les algorithmes, les cadres et les outils appropriés pour les tâches de NLP : Les ingénieurs NLP utilisent des algorithmes et des modèles NLP spécifiques pour extraire des informations du langage humain et les traduire en un code que les ordinateurs peuvent comprendre et utiliser. Le type et la fonctionnalité du système de NLP varient en fonction de son application.

• Effectuer des analyses statistiques sur les modèles de NLP : L'une des responsabilités importantes du NLP engineer consiste à effectuer une analyse statistique des modèles de NLP qu'il choisit ou qu'il conçoit, puis à affiner ces modèles si nécessaire en fonction des retours d'information et des tests. Les ingénieurs NLP utilisent diverses mesures pour évaluer les modèles NLP, notamment le score F1, la précision, l'évaluation humaine, etc. 

Compétences du NLP engineer

Il est important que les NLP engineer possèdent des compétences techniques et interpersonnelles spécifiques qui leur permettent de faire tout ce qui est nécessaire pour créer des systèmes que les ordinateurs peuvent utiliser pour comprendre le langage humain et interagir avec lui. Parmi ces compétences, citons une solide connaissance des mathématiques et des statistiques, la persévérance et la maîtrise des concepts de l'IA et de l'apprentissage automatique. 

Compétences techniques

Voici quelques-unes des compétences techniques courantes à détenir en tant qu'ingénieur NLP :

• Méthodologie et cadres d'apprentissage automatique 

• Analyse statistique 

• Compréhension approfondie d'une variété de langages de programmation 

• Codage dans plusieurs langages 

• Techniques de représentation du texte 

• Modélisation des données 

• Structures d'ingénierie 

Compétences professionnelles

Voici quelques compétences interpersonnelles courantes à détenir sur le lieu de travail en tant qu'ingénieur NLP : 

• Pensée critique 

• Pensée analytique

• Motivation intrinsèque 

• Organisation 

• Gestion du temps 

• Bonne communication 

• Esprit d'équipe 

• Curiosité pour les technologies émergentes

Salaire et perspectives d'emploi des ingénieurs NLP

Les ingénieurs NLP travaillant en France gagnent en moyenne 36.715 € par an, selon Talent.com [1]. Des facteurs tels que la situation géographique, les années d'expérience, le niveau de formation, les certifications supplémentaires, le secteur d'activité et la taille de l'entreprise auront probablement un impact sur votre rémunération en tant qu'ingénieur NLP. Par exemple, vous pourriez gagner davantage en vivant et en travaillant dans une ville où se trouvent de nombreuses grandes entreprises technologiques. Vous pourriez également voir votre salaire augmenter si vous êtes titulaire d'un diplôme d'études supérieures ou d'une certification spécifique à votre secteur d'activité. La demande croissante d'ingénieurs travaillant dans ce domaine est probablement due à une demande accrue de traitement de l'information et à un plus grand volume de gestion des données.

Évolution de carrière de l'ingénieur NLP

La plupart des ingénieurs NLP travaillent comme ingénieurs débutants pendant un certain temps afin d'acquérir de l'expérience et de développer leurs compétences. Les ingénieurs débutants travaillent souvent en équipe avec d'autres ingénieurs débutants. Certains travaillent comme ingénieurs logiciels pour acquérir de l'expérience avant de travailler dans le domaine du NLP en tant qu'ingénieur junior. L'expérience et l'acquisition de compétences par le biais de certifications constituent l'un des meilleurs moyens de progresser dans votre carrière d'ingénieur NLP et au-delà. 

Après avoir travaillé en tant qu'ingénieur NLPPNL pendant au moins cinq ans, vous pouvez accéder à des postes plus avancés dans le domaine de l'apprentissage automatique. Voici quelques-uns des emplois de niveau avancé dans le domaine de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel : 

Certains ingénieurs NLP peuvent également évoluer vers des postes similaires dans d'autres domaines en dehors de l'apprentissage automatique et de l'IA, tels que ingénieur logiciel ou scientifique des données. 

La répartition des salaires par titre de poste en NLP au fur et à mesure que vous progressez dans votre carrière dans ce domaine est [1] : 

• Ingénieur NLP débutant : 30.000 € par an

• Ingénieur NLP senior : 45.200 € par an 

Études et formation

Pour devenir ingénieur NLP, la plupart des employeurs exigent une licence en informatique ou dans un domaine connexe. Les NLP engineer qui souhaitent progresser dans leur carrière peuvent choisir d'obtenir un diplôme d'études supérieures en IA.

Outre l'éducation, la formation aux outils spécifiques, aux langages de programmation et aux concepts utilisés dans l'apprentissage automatique est d'une importance cruciale. Un futur ingénieur NLP peut s'inscrire à des certifications, travailler en tant qu'ingénieur NLP junior ou ingénieur logiciel pour acquérir de l'expérience, ou travailler dans la programmation informatique pour en apprendre davantage sur le codage et d'autres compétences fondamentales nécessaires pour les emplois dans l'IA. 

Les spécialisations, les certificats professionnels et les cours les plus courants auxquels un ingénieur NLP potentiel ou actuel peut s'inscrire sont les suivants : 

• DeepLearning.AI : Natural Language Processing Specialization

• Microsoft : Natural Language Processing in Microsoft Azure

• DeepLearning.AI : Natural Language Processing in TensorFlow

• IBM : IBM Applied AI Professional Certificate

• DeepLearning.AI : Natural Language Processing With Classification and Vector Spaces

• University of Michigan : Applied Data Science With Python Specialization

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