AI Engineer (généraliste)
Développement et déploiement de modèles d'intelligence artificielle polyvalents — Python, frameworks ML et intégration dans des produits à forte valeur ajoutée.
Mission
L'AI Engineer conçoit, développe, teste et implémente des modèles et systèmes d'intelligence artificielle. Il collabore avec les data scientists, les développeurs logiciels et les parties prenantes pour intégrer des solutions IA dans les produits ou services existants, et optimise en permanence les performances des modèles.
Activités concrètes
- Développer et implémenter des algorithmes de machine learning avec Python, TensorFlow ou PyTorch
- Concevoir et optimiser des réseaux de neurones pour des tâches spécifiques
- Collaborer avec des équipes cross-fonctionnelles pour intégrer l'IA dans les produits
- Évaluer la performance des modèles IA avec des métriques précises (précision, recall, F1)
- Documenter les modèles et processus IA pour faciliter la collaboration
- Participer aux revues de code et aux bonnes pratiques de développement
Profil recherché
- Maîtrise de Python et des frameworks ML (TensorFlow, PyTorch)
- Connaissance des réseaux de neurones, deep learning, NLP et reinforcement learning
- Expérience du prétraitement des données et du feature engineering
- Familiarité avec les plateformes cloud pour le déploiement IA
- Communication et collaboration avec des équipes pluridisciplinaires
- Capacité à expliquer des concepts techniques à des non-techniciens
- Adaptabilité et volonté d'apprendre en permanence
- Organisation et attention aux détails
- Master ou doctorat en informatique, mathématiques, IA ou domaine connexe
- TensorFlow Developer Certification
- AWS Certified Machine Learning Specialty
- 2 ans minimum d'expérience en développement IA
Marché
Évolution de carrière
Postes d'après : Senior AI Engineer, AI Team Lead, AI Architect, AI Director / VP, Chief AI Officer.
Spécialisations : Computer Vision, Natural Language Processing, Reinforcement Learning, Explainable AI (XAI).
Pièges & vérités
- Les heures de travail sont longues lors des phases d'implémentation de projets.
- La formation continue est incontournable pour rester à niveau dans un domaine en évolution rapide.
- Les considérations éthiques (biais, vie privée) doivent être prises en compte dès la conception.
Pour aller plus loin
- Coursera — Formations machine learning et IA
- Kaggle — Communauté data science
- Papers With Code — Recherche IA avec code source
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