Concevoir, entraîner et industrialiser des modèles d'IA et de machine learning.
Salaire médian
4 200 €
↑ +9.5% / an
Offres
4 800
en cours
Tension
Forte tensionNiveau
Bac+5 (école d'ingénieur / Master)
L'ingénieur·e en intelligence artificielle, aussi appelé·e Machine Learning Engineer, conçoit, entraîne et industrialise des modèles d'apprentissage automatique pour les intégrer durablement dans des produits et systèmes. À la frontière entre la data science et l'ingénierie logicielle, il ou elle ne se contente pas de prototyper un modèle : il ou elle le rend robuste, scalable, surveillé et maintenable en production (MLOps).
Le marché est en très forte tension, porté par la généralisation de l'IA dans tous les secteurs (banque, santé, industrie, retail, défense) et l'essor de l'IA générative et des grands modèles de langage (LLM). Les profils combinant solides fondations en mathématiques, maîtrise de Python et compétences d'ingénierie cloud sont parmi les plus recherchés et les mieux rémunérés de la tech. Le métier est accessible après une école d'ingénieur ou un Master, ou par spécialisation depuis un poste de développeur·euse ou de data scientist.
Deux voies principales : la formation initiale ou la validation de l'expérience (VAE). Le diplôme obtenu est identique quelle que soit la voie.
Durée moyenne : Bac+5
Écoles d'ingénieur avec spécialisation IA (Polytechnique, CentraleSupélec, Télécom Paris, INSA, IMT) ou Masters universitaires (Mathématiques appliquées, IA, Machine Learning, MVA). Solide bagage mathématique indispensable. Apprentissage très valorisé.
Durée moyenne : 6 à 18 mois
Pour profils déjà techniques (développeurs, ingénieurs, data scientists) : Mastères Spécialisés (Télécom Paris, CentraleSupélec, ENSAE), bootcamps IA intensifs (DataScientest, Jedha Lead). Financement CPF et France Travail possible.
Durée moyenne : Quelques semaines à 6 mois
Certifications éditeurs (AWS Machine Learning Specialty, Google Professional ML Engineer, Azure AI Engineer) et MOOCs avancés (deeplearning.ai). Idéal pour monter en compétences sur l'industrialisation et le cloud en complément d'une base solide.
Plusieurs voies d'évolution, par passerelle de diplôme ou formation complémentaire.
Référent technique d'équipe IA après 4-6 ans d'expérience.
Spécialisation infrastructure et plateformes d'industrialisation IA.
Recherche appliquée en labos privés ou publics (PhD souvent valorisé).
Direction de la stratégie IA et data de l'entreprise.
Indépendant en TJM 700-1300 € HT selon spécialité (NLP, vision, LLM).
Mastère Spécialisé d'une grande école, bootcamp avancé ou certifications cloud : plusieurs parcours mènent au métier d'ingénieur·e IA. Comparez les formations par niveau d'entrée requis, durée, certification et débouchés dans nos comparatifs indépendants.
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