Agent IA Engineer
Conception et déploiement de systèmes d'agents IA autonomes — un profil très recherché à mesure que les entreprises adoptent des architectures multi-agents.
Mission
L'Agent IA Engineer conçoit, développe, teste et maintient des systèmes d'intelligence artificielle — notamment des agents autonomes — qui répondent aux exigences des clients. Il s'assure de la performance, de la scalabilité et de la conformité aux standards de l'industrie.
Activités concrètes
- Collaborer avec les équipes cross-fonctionnelles pour traduire les besoins métier en exigences techniques IA
- Concevoir et implémenter des algorithmes IA avec TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn
- Développer et optimiser des réseaux de neurones pour des tâches spécifiques
- Intégrer les systèmes IA dans l'infrastructure logicielle et matérielle existante
- Tester et valider les modèles IA pour assurer précision, robustesse et conformité
- Collaborer avec les data scientists pour améliorer la qualité des datasets d'entraînement
Profil recherché
- Maîtrise des algorithmes de ML, deep learning et reinforcement learning
- Programmation Python, R ou Java
- Familiarité avec les plateformes cloud (AWS, GCP, Azure)
- Expérience avec TensorFlow, PyTorch ou Scikit-learn
- Connaissance du computer vision et du NLP
- Excellentes capacités de résolution de problèmes
- Communication et collaboration
- Adaptabilité et apprentissage rapide
- Attention aux détails
- Master ou doctorat en informatique, IA ou domaine connexe
- Google Professional Machine Learning Engineer
- Microsoft Azure AI Engineer : atout
- 2 ans minimum d'expérience en développement IA
Marché
Évolution de carrière
Postes d'après : Senior AI Engineer, AI Team Lead, AI Director ou Chief AI Officer, AI Solutions Architect.
Spécialisations : Deep Learning, NLP (Natural Language Processing), Computer Vision, Reinforcement Learning.
Pièges & vérités
- La compétition pour les meilleurs profils IA est très intense — les entreprises cherchent des profils introuvables.
- La gestion des grands datasets et la protection de la vie privée sont des défis techniques constants.
- Les dilemmes éthiques liés aux décisions algorithmiques doivent être anticipés dès la conception.
Pour aller plus loin
- Coursera — Machine Learning — Formations IA et machine learning en ligne
- Kaggle — Communauté data science et compétitions IA
- NeurIPS — Conférence de recherche en IA de référence
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