IA Engineer
L'AI Engineer (Ingénieur en Intelligence Artificielle) est un spécialiste chargé de concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle et de machine learning au sein de l'entreprise. Il joue un rôle crucial dans la création et l'optimisation d'algorithmes pour résoudre des problèmes complexes et améliorer les produits ou services basés sur l'IA.
SALAIRE MOYEN
Débutant : entre 50 000 € et 65 000 € par an.
Expérimenté : entre 65 000 € et 85 000 € par an.
Senior : À partir de 85 000 € par an.
Responsabilités :
Analyse des Besoins : Collaborer avec les parties prenantes pour comprendre les besoins métier et identifier les opportunités d'application de l'IA.
Développement d'Algorithmes : Concevoir, développer et optimiser des modèles d'apprentissage automatique et des algorithmes d'intelligence artificielle.
Préparation des Données : Collecter, nettoyer et préparer les données nécessaires à l'entraînement et à l'évaluation des modèles.
Évaluation des Modèles : Évaluer la performance des modèles IA à l'aide de métriques appropriées et ajuster les algorithmes en conséquence.
Déploiement et Maintenance : Déployer les modèles dans des environnements de production et assurer leur maintenance continue.
Collaboration Technique : Travailler en étroite collaboration avec les data scientists, les ingénieurs logiciels et les développeurs pour intégrer les solutions IA dans les produits existants.
Veille Technologique : Suivre les tendances et les avancées dans le domaine de l'IA et recommander des technologies nouvelles et émergentes.
Compétences Requises :
Maîtrise des Langages de Programmation : Compétences avancées en programmation, avec une expertise dans des langages tels que Python, R, ou Java.
Connaissance des Frameworks : Expérience avec des frameworks d'apprentissage automatique comme TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, ou Keras.
Compétences en Ingénierie des Données : Capacité à manipuler et à analyser de grandes quantités de données à l'aide de technologies telles que SQL, Spark, ou Hadoop.
Compétences en Déploiement : Expérience dans le déploiement de modèles d'IA en production, avec une compréhension des concepts de conteneurisation et de déploiement cloud.
Résolution de Problèmes : Capacité à résoudre des problèmes complexes en utilisant des techniques d'apprentissage automatique et d'IA.
Collaboration et Communication : Bonnes compétences en communication pour collaborer efficacement avec des équipes multidisciplinaires et des parties prenantes.
Analyse Critique : Capacité à analyser et à interpréter les résultats des modèles pour améliorer la précision et la performance.
Formation et Expérience :
Un diplôme avancé en informatique, en intelligence artificielle, en mathématiques appliquées, en statistiques, ou dans un domaine connexe est généralement requis.
Une expérience significative dans le développement et le déploiement de solutions d'IA, de préférence dans un environnement commercial.
Des certifications en intelligence artificielle ou en apprentissage automatique, telles que TensorFlow Developer Certificate, sont un avantage.
Perspectives de Carrière :
Avec l'expérience, un AI Engineer peut évoluer vers des rôles de leadership en IA, tels que Lead AI Engineer ou Chief AI Officer. Ils peuvent également se spécialiser dans des domaines spécifiques de l'IA, comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, ou la robotique.
Si vous êtes ou recherchez un talent par passionné par l'intelligence artificielle souhaitant contribuer à la création de solutions innovantes, contactez nous.
