Le métier d'ingénieur en IA est actuellement l'un des plus recherchés par les grandes entreprises technologiques. Mais pour les géants de la technologie, certaines compétences sont décisives.
L'IA (Intelligence artificielle) a révolutionné plusieurs secteurs. Les géants de la technologie profitent de cette révolution pour concevoir des produits et des solutions novateurs. Au cœur de cette innovation se trouvent les ingénieurs en IA. Ces experts sont très recherchés par les grandes entreprises de la technologie pour faire avancer leurs projets dans le domaine de l'IA. Voici les compétences que ces entreprises recherchent chez un ingénieur IA.
Avoir une bonne connaissance des langages de programmation
La maîtrise des langages de programmation est incontournable pour devenir un ingénieur IA digne de ce nom. Il faut surtout maîtriser Python, car c'est un langage à la fois simple à utiliser et parfaitement lisible. De plus, ce programme dispose d'une bibliothèque assez large comme PyTorch, TensorFlow qui est essentiel pour développer une IA. Par ailleurs, connaître d'autres langages comme C++ ou P et Java se révèlent être bénéfiques pour réaliser des projets d'IA distinctifs.
Maîtriser le machine learning
Les grandes entreprises de la technologie investissent beaucoup dans le machine learning (apprentissage automatique). C'est la raison pour laquelle les ingénieurs IA qui ont une compétence dans ce secteur sont très sollicités. Avoir une expertise des concepts fondamentaux du machine learning supervisé et non supervisé est ainsi primordial. De même pour le traitement du langage NLP ou langage naturel, de l'apprentissage en profondeur ou encore de la vision par ordinateur. Par ailleurs, il est crucial de connaître les avancées récentes de l'algorithme ou encore du machine learning pour offrir des solutions innovantes.
Une expertise en manipulation et analyse des données
L'IA devient florissante grâce aux données, ainsi, il est important pour un ingénieur dans le domaine d'avoir des compétences en manipulation, prétraitement et en analyse d'important ensemble de données. Ces experts doivent avoir une bonne base des bibliothèques de gestion de données, à savoir NumPy, Pandas ou encore SciPy. Ils doivent également maîtriser les outils de visualisation de données à l'instar de Tableau ou Matplotlib. Avoir d'autres capacités en entreposage de données ou encore les technologies de Big Data sont aussi favorables.
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Une bonne base en architectures de réseaux neuronaux
Les ingénieurs en IA doivent être capables de concevoir et mettre en œuvre différentes architectures de réseaux neuronaux, à savoir le CNN (réseaux neuronaux convolutifs) et RNN (réseaux neuronaux récurrents). Ils ont par ailleurs besoin de connaître les techniques d'apprentissage par transfert et d'optimisation des modèles pour des procédés d'IA.
Avoir une excellente connaissance du cloud computing
Il est souhaitable qu'un ingénieur en IA possède des compétences sur des plateformes cloud comme Amazon Web Services, Google Cloud Plateform ou encore Microsoft Azure. C'est essentiel pour pouvoir développer et déployer une IA. La maîtrise de l'exploitation des services axés sur le cloud pour les tâches d'IA est aussi un grand atout.
Avoir le sens critique et la résolution de problèmes
Les ingénieurs en IA doivent constamment résoudre de grands défis et créer des solutions innovatrices, ainsi ces compétences sont plus que nécessaire. Cela leur permet de trouver la solution la plus adaptée aux problèmes d'IA.
Connaître l'éthique et la confidentialité
Cette compétence est primordiale pour un ingénieur en IA pour pouvoir assurer des pratiques parfaitement responsables en matière d'IA. D'autant plus qu'il est plus important que jamais de comprendre les implications éthiques de cette technologie pour garantir la confidentialité des solutions d'IA.
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