🧠 AI ENGINEER (H/F)

L'AI Engineer conçoit, développe et déploie des applications d'intelligence artificielle, en particulier celles construites sur les grands modèles de langage (LLM) : assistants, agents autonomes, systèmes RAG, automatisations intelligentes. C'est le métier emblématique de la vague IA générative, au croisement du software engineering et du machine learning.

🎯 Missions

• Concevoir et implémenter des fonctionnalités IA end-to-end : du prototype à la production.
• Construire des systèmes RAG et des agents fiables (outils, mémoire, garde-fous).
• Évaluer rigoureusement les modèles : pipelines d'evals, précision, biais, régressions.
• Optimiser la production : latence, caching, coûts d'inférence, scalabilité.
• Garantir sécurité, confidentialité et conformité (AI Act, RGPD).
• Assurer la veille sur un écosystème qui évolue chaque mois.

🛠️ Compétences & stack 2026

• Langages : Python (essentiel), TypeScript fréquent côté produit.
• Modèles : APIs OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemini + open-source (Llama) via vLLM.
• GenAI stack : RAG, vector databases, frameworks d'agents, fine-tuning, prompt engineering.
• Évaluation & MLOps : pipelines d'evals, monitoring, CI/CD, traçabilité.
• Fondamentaux ML/NLP : Hugging Face, PyTorch, notions de deep learning.

💰 Salaires 2026 (constatés en France)

• Junior : 50 – 60 k€
• Confirmé : 60 – 85 k€
• Senior / Lead : 85 – 130 k€ et + (souvent avec equity en startup IA)
• Freelance : TJM 700 – 1 200 € — le segment le plus dynamique du marché.

🔍 À ne pas confondre avec

Le Data Scientist (modélisation et expérimentation) et le ML Engineer (infrastructure d'entraînement et de serving) : l'AI Engineer construit les applications qui exploitent les modèles.

❓ Questions fréquentes

Faut-il un doctorat pour devenir AI Engineer ? Non : un excellent bagage d'ingénieur logiciel avec une vraie pratique des LLM (projets, produits livrés) est le profil le plus recherché.

Comment évaluer un AI Engineer en entretien ? Sur des cas concrets : conception d'un RAG, stratégie d'évaluation, arbitrages coût/latence/qualité — pas sur la seule connaissance des modèles du moment.

📈 Évolutions

Lead AI Engineer, AI Architect, Head of AI, CTO.