Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)

Code : M1889

Domaine : Support à l’entreprise

Définition

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

Accès à l’emploi

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.

Centres d’intérêt

  • J'ai le souci du détail
  • J'aime faire des découvertes
  • Je suis passionné / passionnée par les nouvelles technologies

Savoirs-être professionnels

  • Faire preuve de créativité, d'inventivité
  • Faire preuve de rigueur et de précision
  • Organiser son travail selon les priorités et les objectifs

Contextes de travail

  • En bureau d'études — Conditions de travail
  • Possibilité de télétravail — Conditions de travail
  • Travail en mode projet — Conditions de travail
  • Travail en journée — Horaires et durée du travail
  • Zone nationale — Lieu et déplacement
  • Salarié secteur privé (CDI, CDD) — Statut d’emploi
  • Travailleur indépendant — Statut d’emploi
  • Entreprises et milieux professionnels — Type de structure d’accueil
  • Laboratoire de recherche et développement — Type de structure d’accueil

Compétences mobilisées

Data et Nouvelles technologies
  • Optimiser les performances des systèmes d'IA
  • Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
  • Documenter les processus et les architectures d'IA
  • Faciliter l'intégration de solutions d'intelligence artificielle dans les projets existants
  • Assurer la maintenance et l'actualisation des systèmes d'IA
  • Implémenter des solutions d'IA dans des environnements de production
  • Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données
  • Utiliser des logiciels spécifiques aux sciences humaines pour l'analyse de données
Recherche, Innovation
  • Analyser les tendances du marché pour anticiper les évolutions de l'IA
  • Développer des algorithmes pour l'analyse de données
  • Concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique
  • Adapter les modèles d'IA aux changements de données ou de contexte
  • Tester rigoureusement les modèles d'IA avant déploiement
Stratégie de développement
  • Planifier des projets d'IA en tenant compte des contraintes de temps et de budget
  • Surveiller les performances des systèmes d'IA en temps réel
Communication
  • Collaborer avec des experts en éthique pour évaluer les projets d'IA
  • Communiquer clairement les concepts d'IA aux parties prenantes non techniques
Prévention des risques
  • Gérer les risques associés aux technologies d'IA
  • Implémenter des solutions de cybersécurité adaptées
  • Traiter les données de manière sécurisée et conforme
Relation client
  • Analyser les besoins des clients pour proposer des solutions d'IA adaptées
Droit, contentieux et négociation
  • Respecter les normes éthiques dans le développement de l'IA
  • Intégrer des considérations éthiques dans l'analyse de données
Protection des personnes et de l'environnement
  • Evaluer l'impact environnemental des projets d'IA
Qualité
  • Conduire des revues de code pour assurer la qualité des développements d'IA
Savoir-être professionnels
  • Faire preuve de créativité, d'inventivité
  • Faire preuve de rigueur et de précision
  • Organiser son travail selon les priorités et les objectifs

Savoirs

Domaines d'expertise
  • Intégration de systèmes d'intelligence artificielle
  • Techniques d'optimisation pour IA
  • Développement de produits basés sur l'IA
  • Gestion de projets IA
  • Evaluation de modèles d'IA
  • Adaptation des IA aux besoins spécifiques
  • Collaboration interdisciplinaire en IA
  • Programmation en Python pour IA
  • Utilisation de TensorFlow et PyTorch
  • Veille technologique en intelligence artificielle
  • Intelligence artificielle
  • Connaissance approfondie en mathématiques
Certifications et habilitations
  • Ingénieur diplômé de l'institut d'ingénierie informatique de Limoges
  • Ingénieur diplômé de l'école nationale supérieure d'informatique pour l'industrie et l'entreprise spécialité informatique
  • Ingénieur diplômé de l'école supérieure d'informatique, électronique, automatique
  • Master mention informatique