Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)

Présentation du métier

L'Ingénieur en Intelligence Artificielle (IA) est spécialisé dans l'innovation technologique relevant de l'Intelligence Artificielle.\nTransforme les données complexes en solutions intelligentes\nConçoit et optimise des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes spécifiques\nAnalyse les besoins des clients pour créer des solutions sur mesure en IA\nCollabore avec des équipes multidisciplinaires pour intégrer des systèmes d'IA dans des applications existantes\nEffectue des tests et des ajustements pour optimiser la performance des modèles d'IA\nReste à jour avec les dernières avancées technologiques en IA pour améliorer continuellement les projets\nPeut gérer des projets d'IA, supervisant les aspects techniques et stratégiques

Accès au métier

Cet emploi est accessible avec un Bac + 5 Master, Diplôme d'ingénieur en informatique, mathématiques appliqués, en intelligence artificielle ou ingénierie des systèmes. Des connaissances en analyse de données et de langages Python, Java seraient un atout.

Compétences mobilisées

• Optimiser les performances des systèmes d'IA
• Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
• Documenter les processus et les architectures d'IA
• Faciliter l'intégration de solutions d'intelligence artificielle dans les projets existants
• Assurer la maintenance et l'actualisation des systèmes d'IA
• Implémenter des solutions d'IA dans des environnements de production
• Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données
• Utiliser des logiciels spécifiques aux sciences humaines pour l'analyse de données
• Analyser les tendances du marché pour anticiper les évolutions de l'IA
• Développer des algorithmes pour l'analyse de données
• Concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique
• Adapter les modèles d'IA aux changements de données ou de contexte
• Tester rigoureusement les modèles d'IA avant déploiement
• Planifier des projets d'IA en tenant compte des contraintes de temps et de budget

Savoirs utiles

• Intégration de systèmes d'intelligence artificielle
• Techniques d'optimisation pour IA
• Développement de produits basés sur l'IA
• Gestion de projets IA
• Evaluation de modèles d'IA
• Adaptation des IA aux besoins spécifiques
• Collaboration interdisciplinaire
• Programmation en Python
• Utilisation de TensorFlow et PyTorch
• Veille technologique en intelligence artificielle

Appellations proches