Conçoit des solutions IA de bout en bout alignant besoins métier, modèles et plateformes.
Entrée
Expert
Code
Élevé
Compétences clés
Progression courante
- Data Scientist Senior
- Architecte Solutions IA
- Architecte solutions
Présentation du métier
L’architecte solutions IA conçoit des solutions IA de bout en bout : traduire les problèmes métier en architectures IA, choisir les modèles et plateformes, définir la donnée, la gouvernance, le coût et les contraintes d’IA responsable. Il fait le pont entre métier, data science et ingénierie. Le rôle mène vers architecte solutions, architecte d’entreprise ou CTO.
Missions principales
- Concevoir des solutions techniques de bout en bout
- Construire et entraîner des modèles de machine learning
- Construire des plateformes internes en self-service pour les développeurs
- Maintenir la documentation technique à jour
- Préparer et exécuter les demandes de changement en production
- Analyser les logs applicatifs pour identifier les causes racines
- Coordonner le travail technique de l’équipe
- Accompagner les profils juniors et relire leur travail
- Porter la feuille de route technique du périmètre
Compétences techniques
Technologies
Niveau de formation
Les exigences de formation varient selon l’entreprise, le pays et l’expérience. L’expérience professionnelle, les certifications et les compétences techniques peuvent parfois compenser un diplôme.
Bac
Moins fréquent
Bac+2 (BTS / BUT)
Moins fréquent
Bac+3 (Licence / Bachelor)
Moins fréquent
Bac+5 (Master / ingénieur)
Voie fréquente
Expérience & niveau de code
Niveau d’expérience
Niveau de code
Certifications utiles
Les certifications ne sont jamais obligatoires. Elles ne sont qu’un moyen parmi d’autres de prouver une compétence.
- Google Professional ML Engineer
- AWS Machine Learning Specialty
- Microsoft AI Engineer Associate (AI-102)
Vers quoi ce métier peut-il mener ?
Plusieurs chemins sont possibles. Cliquez sur un rôle pour ouvrir sa fiche.
Progression directe
Bifurcations possibles
Quelle évolution après ce métier ?
Évolutions réalistes, avec compatibilité et roadmap de transition pour chacune.
Recouvrement: 12% · Difficulté: Facile
À apprendre : AI / LLM integration, Python, API design
Voir la roadmapOù pouvez-vous aller ensuite ?
Une progression typique construite à partir de relations de carrière réelles. Cliquez sur un métier pour ouvrir sa fiche.
- Data Scientist Senior
- Architecte Solutions IA
- Architecte solutions
Compétences comportementales
- Vision stratégique
- Leadership
- Vision d’ensemble
- Communication claire
- Mentorat
- Sens des responsabilités
Quels métiers peuvent mener à ce poste ?
Les métiers qui mènent fréquemment à ce poste.
Recouvrement: 0% · Difficulté: Difficile
À apprendre : AI solution architecture, ML & LLM landscape, Cloud AI platforms
Voir la roadmapRecouvrement: 12% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : AI solution architecture, ML & LLM landscape, Data & governance
Voir la roadmapRecouvrement: 26% · Difficulté: Difficile
À apprendre : ML & LLM landscape, Data & governance, Responsible AI
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