informatique

Ingénieur IA / apprentissage automatique

modèlesdonnéesapprentissage automatiquepythonia

Rôle & responsabilités

Prépare les jeux de données, conçoit et entraîne les modèles, met en production les pipelines, évalue les performances et collabore avec les parties prenantes sur les résultats réels.

Forces clés

Compétences techniques32% (Job)
Esprit d’analyse20% (Job)
Résolution de problèmes18% (Job)
Travail d’équipe10% (Job)
Communication10% (Job)
Créativité10% (Job)

Ce que cela signifie pour toi

Travail d’équipe – Travaille en binôme avec les équipes data, produit et ingénierie pour livrer des services ML fiables.
Compétences techniques – Construit et fait évoluer les pipelines ML, de la préparation des données au déploiement.
Esprit d’analyse – Interprète les signaux et expériences pour choisir la bonne approche modèle.

Tâches typiques

Préparer les jeux de données, évaluer les performances et ajuster les caractéristiques et hyperparamètres
Déployer les modèles via des services ou pipelines et surveiller la précision et la dérive
Concevoir et entraîner des modèles d'apprentissage automatique du prototype à la production

Travail quotidien

Déploie les modèles et surveille la dérive ou les régressions de performance
Itère sur les pipelines de données, les caractéristiques et les sessions d'entraînement
Examine les résultats des expériences et les métriques des modèles avec les équipes produit

Études recommandées

Utile mais non obligatoire

Certifications cloud ML
Cours sur l'IA responsable ou l'éthique

Voies alternatives

Data Scientist
Ingénieur MLOps
Ingénieur de recherche appliquée

Environnement de travail

Taille de l'équipe: Collabore au sein d'équipes data et produit interfonctionnelles
Employeurs types: Entreprises technologiques, laboratoires de recherche, entreprises axées sur les données
Contact humain: Travaille étroitement avec les data scientists, ingénieurs et chefs de produit
Niveau de stress: Modéré avec des pics lors des sorties ou problèmes de modèles
Horaires de travail: Horaires majoritairement flexibles avec des cycles de livraison en sprint