Questions fréquentes salaire ML Engineer
ML Engineer vs Data Scientist ?
ML = production focus (+10-15%). DS = research/insights. MLOps skills = différenciateur clé. Les deux convergent.
PyTorch ou TensorFlow en 2025 ?
PyTorch domine (70% jobs). TF encore fort en production legacy. JAX monte. Maîtriser 2+ = idéal.
Le MLOps est-il indispensable ?
OUI ! +20-25% salaire. Production ML sans MLOps = impossible à scale. Kubeflow/MLflow = must have.
Comment passer de 70k à 100k€ ?
MLOps mastery + scale production + cloud certifs + leadership technique. Changer boîte souvent nécessaire.
Startup ou Big Tech pour ML ?
Startup = ownership, variété, equity. Big Tech = ressources, scale, salaire. Alterner = parcours idéal.
Le PhD aide-t-il en ML Engineering ?
Moins qu'en research (+5-10%). Expérience production > PhD. Mais PhD + engineering = profil rare.
Remote US accessible depuis France ?
Oui ! $130-200k courants. Portfolio GitHub solide + anglais fluent + timezone flex. Contractor status.
Freelance ML viable ?
Très viable. 1000€/jour moyen = 160k€/an potentiel. POCs courts bien payés. Réseau = clé.
L'AutoML tue-t-il le métier ?
Non, démocratise. Focus shift vers MLOps, optimization, cas complexes. Plus de projets = plus de ML Engineers.
Évolution après 35 ans ?
Excellent. ML Architect, Platform Lead, VP Engineering. Expérience production très valorisée. Mentoring bonus.