Ingénieur en intelligence artificielle

Selon l’entreprise, il entraîne des modèles de classification ou de vision avec PyTorch, adapte un modèle de langage à un domaine précis, ou construit une application qui interroge un grand modèle de langage via une API avec un système de recherche documentaire (RAG). Une bonne part du travail n’est pas de la modélisation : préparer et nettoyer les données, construire un jeu d’évaluation fiable, mesurer les erreurs, surveiller les coûts d’inférence et la latence. Il travaille avec les data engineers, les développeurs produit et les équipes juridiques, car le RGPD et le règlement européen sur l’IA encadrent l’usage de certaines données et de certains cas d’usage. Le métier évolue vite, mais sa base reste la même : mesurer avant d’affirmer qu’un modèle fonctionne.