Métier IA
Recruter un AI Engineer
Profil généraliste IA : intègre des modèles (LLM, ML classique, vision) dans des produits réels, conçoit les pipelines d'inférence, gère la mise en production. Le couteau suisse de l'équipe IA moderne.
Qu'est-ce qu'un AI Engineer ?
Un AI Engineer prend des modèles IA (entraînés en interne ou consommés via API : OpenAI, Anthropic, modèles open-source) et les transforme en produits qui marchent en production : APIs d'inférence, pipelines RAG, agents, intégrations métier. Il combine compétences software engineering (Python, APIs, infra) et compréhension IA (capacités/limites des modèles, évaluation, garde-fous). En 2026, c'est le rôle pivot des équipes IA : moins de R&D pure que le ML Engineer, plus de delivery produit.
Quand recruter un AI Engineer ?
Vous voulez ajouter une feature IA à votre produit (chatbot, assistant, génération, recommandation)
Vous avez un POC IA qui marche, il faut l'industrialiser en production scalable
Vous voulez intégrer des modèles tiers (OpenAI, Anthropic, Mistral) dans votre stack avec coûts maîtrisés
Vous avez besoin d'un profil unique IA dans une équipe produit existante
Vous lancez une équipe IA : un AI Engineer senior est souvent le 1er recrutement
Compétences à évaluer
Compétences techniques
- Python (FastAPI, async, packaging, testing)
- APIs LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral) : streaming, function calling, retries, fallbacks
- RAG : embeddings, vector stores (Pinecone, Qdrant, pgvector), chunking, reranking
- Évaluation : métriques (faithfulness, relevance), datasets de régression, A/B test prompts
- Garde-fous : prompt injection, output validation, modération, PII
- Observability LLM : tracing (Langsmith, Langfuse), logs structurés, alerting coûts
- Docker, déploiement cloud (AWS/GCP/Azure), CI/CD
Compétences humaines
- Pragmatisme : un système IA en prod qui livre 80 % de la valeur vaut mieux qu'un benchmark à 95 %
- Sens produit : comprendre le cas d'usage utilisateur, pas juste la techno
- Communication : expliquer les limites d'un modèle à un PM ou un C-level
- Curiosité : le domaine bouge vite, capacité à se mettre à jour en continu
Stack et outils courants
TJM freelance et salaire CDI
Freelance (TJM)
CDI (brut annuel)
Fourchettes indicatives marché France 2026 — verticale IA tendue, premium possible sur LLM seniors.
Vous êtes candidat ?
Vous visez un poste de AI Engineer ?
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Comment Novera qualifie un AI Engineer
Le piège : le candidat qui a 'branché OpenAI sur un Streamlit' et se déclare AI Engineer senior. On vérifie la profondeur réelle : production, scalabilité, évaluation, coûts.
Modèles réellement en production : URL, utilisateurs, métriques business obtenues
Coûts d'inférence : ordre de grandeur du coût/mois, optimisations appliquées (caching, model routing)
Évaluation : a-t-il un dataset de régression ? Comment mesure-t-il une amélioration ?
Garde-fous : a-t-il géré prompt injection, hallucinations, output non conforme ?
Choix d'architecture : pourquoi RAG vs fine-tuning vs prompt engineering pour son cas d'usage ?
Communication : capable d'expliquer un trade-off latence/coût/qualité à un C-level ?
Questions fréquentes
AI Engineer vs Machine Learning Engineer : quelle différence ?
Le ML Engineer entraîne, optimise et déploie des modèles ML (souvent custom). L'AI Engineer consomme des modèles existants (LLM via API, modèles open-source) et les intègre dans des produits. En 2026, l'AI Engineer est le rôle qui se développe le plus vite côté product. Le ML Engineer reste pertinent quand vous avez besoin de modèles propriétaires.
AI Engineer vs LLM Engineer : différence ?
Le LLM Engineer est un AI Engineer ultra-spécialisé GenAI : RAG avancé, fine-tuning, agents, évaluation LLM. L'AI Engineer généraliste couvre LLM + ML classique + intégrations. Si votre cas d'usage est 100 % GenAI, prenez un LLM Engineer ; sinon, un AI Engineer généraliste est plus polyvalent.
Quel délai pour recruter un AI Engineer ?
Marché très tendu sur les profils confirmés et seniors. Comptez 4 à 8 semaines pour une shortlist CDI qualifiée. Pour un freelance senior, 1 à 2 semaines dans le réseau Novera.
Faut-il un PhD ou un diplôme spécialisé IA pour ce poste ?
Pas obligatoire. Le métier d'AI Engineer est souvent occupé par d'anciens développeurs backend / fullstack qui se sont spécialisés. Ce qui compte : la capacité à livrer un système IA en production, pas le diplôme. Un PhD apporte de la rigueur mais peut pousser vers la R&D pure (à éviter si vous cherchez du delivery).
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