Ingénieur NLP → Ingénieur IA Générative

Compétences transférables

• Python
• Prompt engineering
• Fine-tuning / LoRA
• Vector databases
• Evaluation & guardrails

Compétences à acquérir

• LLM application design
• RAG & agents
• Responsible AI

Plan d'apprentissage étape par étape

1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Ingénieur NLP

   2–4 semaines

   Capitaliser sur

   • Python
   • Prompt engineering
   • Fine-tuning / LoRA
   • Vector databases

   Cartographier les compétences transférables — Python, Prompt engineering, Fine-tuning / LoRA — face aux besoins d’un Ingénieur IA Générative.

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

   6–10 semaines

   Apprendre

   • LLM application design
   • RAG & agents

   Technologies

   Anthropic APIAWSAzure OpenAI

   Combler en priorité les écarts les plus importants : LLM application design, RAG & agents.

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

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Responsible AI

   Technologies

   Guardrails AI

   Maîtriser les sujets avancés : Responsible AI.

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

   4–8 semaines

   Technologies

   Anthropic APIAWSAzure OpenAIGuardrails AI

   Être à l’aise avec Anthropic API, AWS, 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 Vision par Ordinateur → Ingénieur IA Générative
• Ingénieur IA → Ingénieur IA Générative