Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)

Profil Investigateur · ConventionnelDeux mots sur ce qui motive quelqu’un dans ce métier, pas sur son niveau. D’où ça vient

Tension de recrutement: Forte
Offres: 1 100
Salaire: 2 083 à 4 167 €

Les études qui y mènent

Le métier

L'Ingénieur en Intelligence Artificielle (IA) est spécialisé dans l'innovation technologique relevant de l'Intelligence Artificielle. Transforme les données complexes en solutions intelligentes

Conçoit et optimise des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes spécifiques
Analyse les besoins des clients pour créer des solutions sur mesure en IA
Collabore avec des équipes multidisciplinaires pour intégrer des systèmes d'IA dans des applications existantes
Effectue des tests et des ajustements pour optimiser la performance des modèles d'IA Reste à jour avec les dernières avancées technologiques en IA pour améliorer continuellement les projets
Peut gérer des projets d'IA, supervisant les aspects techniques et stratégiques

Les études qui y mènent

Notre catalogue de formations couvre le post-bac. Les diplômes qui mènent à ce métier se préparent souvent en lycée professionnel, en CAP ou en école spécialisée : ils n'y sont pas encore, alors que le métier, lui, recrute. Le texte ci-dessous vient du référentiel ONISEP. Voir les autres métiers du secteur informatique et télécommunication

Cet emploi est accessible avec un Bac + 5 Master, Diplôme d'ingénieur en informatique, mathématiques appliqués, en intelligence artificielle ou ingénierie des systèmes. Des connaissances en analyse de données et de langages Python, Java seraient un atout.

Le profil qui va avec

Les deux traits RIASEC dominants de ce métier.

Investigateur
Conventionnel

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Compétences

Adapter les modèles d'IA aux changements de données ou de contexte
Analyser les tendances du marché pour anticiper les évolutions de l'IA
Concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique
Développer des algorithmes pour l'analyse de données
Tester rigoureusement les modèles d'IA avant déploiement
Assurer la maintenance et l'actualisation des systèmes d'IA
Documenter les processus et les architectures d'IA
Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données
Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
Faciliter l'intégration de solutions d'intelligence artificielle dans les projets existants
Implémenter des solutions d'IA dans des environnements de production
Optimiser les performances des systèmes d'IA
Utiliser des logiciels spécifiques aux sciences humaines pour l'analyse de données
Gérer les risques associés aux technologies d'IA
Implémenter des solutions de cybersécurité adaptées
Traiter les données de manière sécurisée et conforme