Construit et livre des fonctionnalités IA : intégration de modèles, API et systèmes IA en production.
Entrée
Senior
Code
Très élevé
Compétences clés
Progression courante
- Data Scientist
- Ingénieur IA
- Ingénieur IA senior
Présentation du métier
L’ingénieur IA transforme les modèles en fonctionnalités IA en production : intégration de LLM et de modèles ML dans les applications, construction d’API, orchestration, évaluation et garde-fous. Il fait le pont entre data science et ingénierie logicielle. Le rôle mène vers ingénieur IA senior, architecte solutions IA ou ingénieur machine learning.
Missions principales
- Construire et entraîner des modèles de machine learning
- Servir l’inférence des modèles à grande échelle
- Concevoir et documenter des API REST
- Écrire, tester et relire du code de production
- Construire et maintenir les pipelines CI/CD
- Superviser la santé de la plateforme, alertes et tableaux de bord
- Maintenir la documentation technique à jour
- Préparer et exécuter les demandes de changement en production
- Analyser les logs applicatifs pour identifier les causes racines
- Accompagner les profils juniors et relire leur travail
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.
- Microsoft AI Engineer Associate (AI-102)
- Google Professional ML Engineer
- AWS Machine Learning Specialty
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: 50% · Difficulté: Facile
À apprendre : RAG & agents, Fine-tuning / LoRA, Vector databases
Voir la roadmapRecouvrement: 38% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : Machine learning, MLOps, PyTorch / TensorFlow
Voir la roadmapRecouvrement: 12% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : AI solution architecture, ML & LLM landscape, Data & governance
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
- Ingénieur IA
- Ingénieur IA senior
Compétences comportementales
- Résolution de problèmes
- Curiosité technique
- Esprit d’analyse
- Communication claire
- Sens des responsabilités
- Travail en équipe
Quels métiers peuvent mener à ce poste ?
Les métiers qui mènent fréquemment à ce poste.
Recouvrement: 38% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : AI / LLM integration, API design, Model serving
Voir la roadmapRecouvrement: 24% · Difficulté: Facile
À apprendre : AI / LLM integration, API design, Prompt engineering
Voir la roadmapRecouvrement: 37% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : AI / LLM integration, API design, Prompt engineering
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