Prise de décision, raisonnement, apprentissage… Pour effectuer des tâches nécessitant habituellement l’intelligence humaine, l’AI engineer déploie des solutions d’intelligence artificielle. Pour réussir à mener à bien ses projets, la maîtrise d’un large éventail de compétences techniques est indispensable. Vous souhaitez recruter ce profil rare ? Missions, compétences, rémunération… Tout ce qu’il faut savoir.
Quelles sont les principales missions de l’AI engineer ?
Maillon essentiel de la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle, l’IA engineer transforme les données en de véritables opportunités. Grâce à elles, il conçoit des applications, systèmes et outils afin de permettre l’application de l’IA dans des domaines variés (sécurité, finance, justice, santé, etc.). Au quotidien, il est amené à :
- Collecter et traiter les données
Avec des langages comme Python, il collecte de larges volumes de données et s’assure de leur qualité. Leur nettoyage et leur traitement constituent une étape importante : elles doivent en effet être cohérentes et exploitables par les algorithmes. - Développer des modèles d’IA
Grâce à son expertise en apprentissage automatique, en programmation et en analyse de données, il développe, teste et optimise des modèles efficaces pour résoudre des problèmes spécifiques. Il aide également les parties prenantes à comprendre les résultats générés par ces modèles. - Élaborer une démarche MLOps
Il met en œuvre une démarche complète de gestion du cycle de vie d’un projet IA. Le but : optimiser les processus de l’entreprise et améliorer leur efficacité. Selon la taille et de l’importance du projet, il travaille seul ou en collaboration avec d’autres experts comme le data scientist, le data analyst et le développeur de logiciels.
Les compétences clés de l’AI engineer
L’intelligence artificielle est un domaine extrêmement vaste. À mi-chemin entre l’AI scientist et le ML engineer, l’AI engineer est un métier exigeant nécessitant des compétences techniques pointues.
Les hard skills de l’AI engineer
| Les compétences techniques | Intérêts et exemples |
| Frameworks d’apprentissage automatique | TensorFlow
PyTorch Scikit-learn Keras |
| Python et toutes ses librairies | Jupyter Notebook
Git Github Streamlit MLFlow |
| Services d’AI et de ML | AWS
Azure Google Cloud Platform (GCP) |
| Modèles d’apprentissage automatique | Techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé Forêt d’arbres décisionnels Réseaux de neurones La répartition en K-moyennes (K-means) Etc.Algorithmes d’apprentissage en profondeur Réseaux de neurones convolutifs (CNN) Réseaux de neurones récurrents (RNN) Etc. |
| Ingénierie et analyse des données | SQL et NoSQL Apache SparkSQL Apache Flink Google Cloud Platform Hadoop |
| Mathématiques et statistiques | Ces connaissances sont essentielles à la mise en œuvre d’algorithmes et de techniques d’AI. |
La connaissance de votre secteur
Pour développer des solutions pertinentes, l’AI engineer doit connaître votre secteur d’activité (santé, finance, éducation…) et ses défis. Ces connaissances lui permettront de mieux cerner vos objectifs et de considérer les implications éthiques et sociales de vos solutions d’IA.
Les soft skills de l’AI engineer
Pour expliquer de façon compréhensible des processus algorithmiques complexes à des interlocuteurs qui ne sont pas des experts.
| Les compétences humaines | Pourquoi c’est important ? |
| Collaboration et communication | Pour travailler efficacement au sein d’équipes multidisciplinaires.
Pour expliquer les résultats aux autres équipes et surmonter chaque défi avec ses collaborateurs. |
| Curiosité et créativité | Pour rester constamment au courant des dernières tendances en matière d’AI et s’adapter à l’évolution rapide de ce domaine.
Pour connaître les meilleures pratiques et outils pour chaque projet. |
Comment recruter l’AI engineer idéal ?
Sur le marché du travail, le besoin en profils AI a explosé ces dernières années. Pour identifier le bon talent pour votre organisation, proposez à chaque candidat :
- Un cas pratique : il constitue un excellent moyen d’évaluer son processus de réflexion. Quelques exemples :
- Voici un produit ou un service proposé par notre entreprise (décrivez-le). De quelle façon l’intelligence artificielle peut-elle nous permettre de l’améliorer ?
- Nous sommes une entreprise de commerce en ligne et aimerions réduire le temps nécessaire à nos clients pour acheter des articles sélectionnés. Que faire pour les aider ?
- Nous possédons des données contenant des informations sur les achats par carte de crédit. Chaque enregistrement est classé comme frauduleux ou sûr. Comment construire un algorithme de détection de fraude ?
- Une liste de questions : lors de l’entretien, voici quelques questions à poser au candidat :
- Avez-vous déjà été confronté à des problèmes de données tels que la rareté, le déséquilibre ou la confidentialité ? Comment les avez-vous résolus ?
- Comment restez-vous au courant des dernières tendances et technologies en matière d’AI ?
- Avec quels langages de programmation avez-vous le plus d’expérience ?
- Quelle est votre expérience en matière de deep learning ?
- Lors de l’intégration d’intelligence artificielle dans un produit ou service, comment déterminez-vous les fonctionnalités à inclure ?
- Vous remarquez un bug dans un algorithme. Comment procéderiez-vous pour le réparer ?
- Vous devez travailler sur un projet nécessitant l’utilisation d’un type d’intelligence artificielle que vous ne connaissez pas. Que faites-vous ?
- Parlez-moi d’une fois où vous avez utilisé le traitement du langage naturel pour atteindre un objectif.
- Avez-vous déjà été amené à travailler avec une équipe d’ingénieurs pour créer un nouveau produit ou service ?
- Selon vous, quel est le plus grand défi auquel sont confrontés les AI engineers aujourd’hui ?
- Décrivez-moi votre processus de débogage d’un algorithme.
Quelle rémunération pour un AI engineer ?
La rémunération moyenne d’un AI engineer dépend de son niveau d’expérience, de son secteur d’activité et de sa localisation. Voici quelques estimations :
| Paris | Grandes villes | Date de dernière mise à jour | |
| Junior (0-2 ans d’exp) |
42 k€ – 62 k€ bruts annuels | 37 k€ – 56 k€ bruts annuels | mars 2024 |
| Confirmé (2-5 ans d’exp) |
52 k€ – 75 k€ bruts annuels | 47 k€ – 69 k€ bruts annuels | mars 2024 |
| Senior (+5 ans d’exp) |
62 k€ – 88+ k€ bruts annuels | 57 k€ – 82+ k€ bruts annuels | mars 2024 |
Les évolutions de carrière pour un AI engineer
Ses connaissances pointues dans le domaine de l’AI lui offrent de nombreuses perspectives. Il peut se diriger vers des postes de direction stratégique comme le Chief Technology Officer (CTO) ou le Chief AI Officer (CAIO).
Il peut également s’orienter vers des métiers hautement qualifiés aux compétences similaires tels que le machine learning engineer, l’ingénieur en robotique ou le chercheur en intelligence artificielle.
Quelles formations pour accéder au poste d’AI engineer ?
Pour mettre en œuvre des solutions d’AI pour votre entreprise, le candidat doit présenter :
- Une formation dans l’AI
Une licence de mathématiques ou d’informatique (programmation, base de données) est un bon début. Le candidat possède idéalement un master spécialisé en AI ou un diplôme d’ingénieur avec une spécialisation en AI. - Une solide expérience
Il a déjà travaillé sur des projets d’AI et possède un portfolio. Pour étendre ces connaissances, il a assisté à des conférences ou des ateliers sur l’AI. - Une formation dans votre secteur d’activité
Si vous souhaitez développer des solutions d’IA pour des institutions financières, par exemple, avoir effectué une formation en finance ou en économie constitue un plus.
> À lire aussi : Comment recruter un Machine Learning Engineer ?
FAQs
L’intelligence artificielle permet à des machines d’exécuter des tâches de manière intelligente, en se basant sur des règles établies, pour résoudre des problèmes donnés. L’IA imite l’intelligence humaine puisqu’elle apprend de la même façon que les humains.
L’apprentissage automatique est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle. Ici, les machines sont alimentées avec des données. À partir de ces dernières, elles vont apprendre par elles-mêmes et améliorer leur prédiction au fil du temps sans être explicitement programmées. Les modèles de machine learning sont développés par un expert aux compétences proches de l’AI engineer : le machine learning engineer.
