Construit les modèles qui comprennent images et vidéo : détection, segmentation et reconnaissance.
Entrée
Confirmé
Code
Très élevé
Compétences clés
Présentation du métier
L’ingénieur vision par ordinateur construit les modèles qui comprennent les données visuelles : détection d’objets, segmentation, reconnaissance faciale, OCR et analyse vidéo. Il travaille avec CNN, ViT, OpenCV et déploiement edge. Le rôle mène vers ingénieur ML senior, architecte solutions IA ou ingénieur IA générative.
Missions principales
- Construire et entraîner des modèles de machine learning
- Entraîner, ajuster et évaluer les modèles
- Servir l’inférence des modèles à grande échelle
- Préparer et curatorer les jeux de données
- 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
- Automatiser les tâches récurrentes par scripts
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
- NVIDIA Deep Learning Institute
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: 24% · Difficulté: Moyenne
À apprendre : LLM application design, RAG & agents, Prompt engineering
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.
Compétences comportementales
- Curiosité technique
- Esprit d’analyse
- Résolution de problèmes
- Rigueur et sens du détail
- Communication claire
- Sens des responsabilités
Continuez votre exploration
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