Ingénieur IA → Ingénieur IA Générative

Compétences transférables

• LLM application design
• Python
• Prompt engineering
• Evaluation & guardrails

Compétences à acquérir

• RAG & agents
• Fine-tuning / LoRA
• Vector databases
• Responsible AI

Plan d'apprentissage étape par étape

1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Ingénieur IA

   2–4 semaines

   Capitaliser sur

   • LLM application design
   • Python
   • Prompt engineering
   • Evaluation & guardrails

   Cartographier les compétences transférables — LLM application design, Python, Prompt engineering — face aux besoins d’un Ingénieur IA Générative.

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

   6–10 semaines

   Apprendre

   • RAG & agents
   • Vector databases

   Technologies

   Anthropic APIMilvusAzure OpenAI

   Combler en priorité les écarts les plus importants : RAG & agents, Vector databases.

3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur IA Générative

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Fine-tuning / LoRA
   • Responsible AI

   Technologies

   Guardrails AI

   Maîtriser les sujets avancés : Fine-tuning / LoRA, Responsible AI.

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

   4–8 semaines

   Technologies

   Anthropic APIMilvusAzure OpenAIGuardrails AI

   Être à l’aise avec Anthropic API, Milvus, Azure OpenAI et le reste de la stack cible.

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

   4–8 semaines

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

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

   4–8 semaines

   Technologies

   Microsoft AI Engineer Associate (AI-102)Google Generative AI LeaderAWS Machine Learning Specialty

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

Routes alternatives

• Ingénieur NLP → Ingénieur IA Générative
• Ingénieur Vision par Ordinateur → Ingénieur IA Générative