Data Scientist Senior → Ingénieur IA

Compétences transférables

• Python
• Model serving

Compétences à acquérir

• AI / LLM integration
• API design
• Prompt engineering
• Evaluation & guardrails
• Cloud AI services
• Software engineering

Plan d'apprentissage étape par étape

1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Data Scientist Senior

   2–4 semaines

   Capitaliser sur

   • Python
   • Model serving

   Cartographier les compétences transférables — Python, Model serving — face aux besoins d’un Ingénieur IA.

2. 2. Apprendre le cœur du rôle de Ingénieur IA

   6–10 semaines

   Apprendre

   • AI / LLM integration
   • API design
   • Prompt engineering

   Technologies

   LangChainLlamaIndexOpenAI API

   Combler en priorité les écarts les plus importants : AI / LLM integration, API design, Prompt engineering.

3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur IA

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Software engineering
   • Evaluation & guardrails
   • Cloud AI services

   Technologies

   FastAPIAWSGCP

   Maîtriser les sujets avancés : Software engineering, Evaluation & guardrails, Cloud AI services.

4. 4. Devenir productif sur la chaîne d’outils de Ingénieur IA

   4–8 semaines

   Technologies

   LangChainLlamaIndexOpenAI APIFastAPIAWSGCPAzurePinecone

   Être à l’aise avec LangChain, LlamaIndex, OpenAI API et le reste de la stack cible.

5. 5. Pratiquer le travail de Ingénieur IA en conditions réelles

   4–8 semaines

   Livrer un projet personnel ou prendre des tâches de Ingénieur IA au travail.

6. 6. Se certifier et se positionner comme Ingénieur IA

   4–8 semaines

   Technologies

   Microsoft AI Engineer Associate (AI-102)Google Professional ML EngineerAWS Machine Learning Specialty

   Mettre à jour CV et LinkedIn autour de Ingénieur IA, puis postuler aux postes cibles.

Routes alternatives

• Data Scientist → Ingénieur IA
• Ingénieur Machine Learning → Ingénieur IA
• Ingénieur IA Générative → Ingénieur IA
• Architecte Solutions IA → Ingénieur IA