Avec les dernières évolutions autour de l’intelligence artificielle, certains métiers évoluent, d’autres se créent. Vous êtes perdu ? Dans cet article, nous explorons les différences entre les métiers de Data architect, Data Solution Architect, AI Solution Architect, Generative AI Engineer, AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Engineer, Data Scientist et AI Research Scientist.
Avec les dernières évolutions autour de l’intelligence artificielle, certains métiers évoluent, d’autres se créent.
Certaines technologies s’imposent maintenant comme des compétences clés pour ces métiers.
Vous êtes perdu ? Dans cet article, nous explorons les différences entre les métiers de Data architect, Data Solution Architect, AI Solution Architect, Generative AI Engineer, AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Engineer, Data Scientist et AI Research Scientist.
Un Data Architect se concentre sur l'ingénierie et la gestion des magasins de données et des données qui y résident. Le Data Architect est chargé de concevoir et de mettre en œuvre la stratégie globale des données d'une organisation, y compris les normes de qualité des données, la modélisation des données, le développement de bases de données, la mise en œuvre et la gestion des entrepôts de données et des systèmes d'analyse des données.
Compétences : Python, Java, Scala, SGBDR / SQL, Spark, Kafka, Hadoop, Plateforme AI Cloud, LucidChart, Sparx, ER/ Studio, Collibra, Talend, Alation, Terraform, Ansible
Un Data Solution Architect est chargé de concevoir des solutions technologiques pour répondre aux besoins spécifiques en matière de gestion et d'analyse des données. Leur rôle consiste à comprendre les exigences commerciales et à traduire ces besoins en solutions techniques, en s'assurant que les solutions sont évolutives, sécurisées et efficaces.
Compétences : SGBDR / SQL, Python, Scala, Java, Nosql DB, Snowflake, Google Big Query, Amazon Redshift, Spark, Kafka, Hadoop, Apache NiFi, Talend, Tableau, PowerBI, Looker, Erwin Data Modeler, Sparx Systems Enterprise Architect, Collibra, Alation, Terraform, Ansible.
Un AI Solution Architect est chargé de concevoir des solutions techniques pour les besoins spécifiques en matière d'intelligence artificielle. Leur rôle consiste à comprendre les exigences commerciales liées à l'IA et à développer des architectures techniques pour mettre en œuvre ces solutions, en veillant à ce qu'elles soient évolutives, sécurisées et efficaces.
Compétences : Python, R, Java, Scala, Tensorflow, Keras, Pytorch, Hugging Face Transformers, Jupyter Notebooks, Plateforme AI cloud, Tableau, PowerBI, Trello, Github, Asana, Collibra, Alation
Un Generative AI Engineer est spécialisé dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle capables de générer du contenu, tels que des images, du texte ou du son. Leur travail consiste à concevoir et à mettre en œuvre des modèles d'IA capables de créer du contenu original et significatif.
Compétences : Python, Julia, Scikit-Learn, Pytorch, Keras, Tensorflow, Huggingface, Dall-e, OpenAI, Streamlit, Dash, Gradio, Mistral, Mixtral, Llama, Stable Diffusion, NLP, MLflow, Langchain, instructor, DSPy, langsmith
Un AI Engineer se concentre sur le développement et la mise en œuvre de solutions d'intelligence artificielle. Son travail consiste à concevoir, développer et déployer des applications d'IA, en utilisant des algorithmes et des modèles pour résoudre des problèmes commerciaux spécifiques.
Compétences : Python, R, Julia, Java, Tensorflow, Keras, Pytorch, Scikit-Learn, FastAI, OpenCV, Panda, NumPy, Jupyter Notebooks, Plateform AI Cloud.
Un ML Engineer (Machine Learning Engineer) est spécialisé dans le développement, la construction et le déploiement de systèmes basés sur l'apprentissage automatique. Leur rôle consiste à transformer les modèles d'apprentissage automatique en applications pratiques, en travaillant en étroite collaboration avec les Data Scientists et les Data Engineers.
Compétences : Python, Tensorflow, Keras, Pytorch, Scikit-Learn, FastAI, MLFlow, Azure Machine Learning, AWS Sagemaker, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Google Cloud Plateform, TensorBoard
Un Data Engineer est chargé de concevoir, de construire et de gérer les infrastructures et les systèmes de données. Leur rôle consiste à développer, construire, tester et entretenir des architectures telles que des bases de données et des systèmes de traitement des données pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise.
Compétences : Python, Spark, Kafka, Snowflake, Ariflow, Hadoop, Flink, MongoDB, Cassandra, Data Lake, Amazon S3, Apache Atlas, Collibra, Terraform, Ansible
Un Data Scientist utilise des méthodes statistiques et informatiques pour extraire des informations à partir de grands ensembles de données. Il est responsable de la collecte, du nettoyage et de l'analyse des données pour identifier des modèles et des tendances pouvant éclairer les décisions commerciales. Les Data Scientists construisent également des modèles prédictifs pour prévoir les résultats futurs.
Compétences : Python, Julia, Pytorch, Scikit-Learn, Keras, Tensorflow, MatplotLib, Seaborn, Google Colab, Spark, MLflow
Un AI Research Scientist se concentre sur la recherche et le développement de nouvelles technologies et algorithmes d'intelligence artificielle. Leur travail consiste à repousser les limites de l'IA en développant de nouvelles méthodes, modèles et applications.
Compétences : Python, Julia, Tensorflow, Jax, HUggingFace, Jupyter Notebooks, Arxive, Google Colab, Plateform AI Cloud, OpenAI, Google Cloud Ai plateform GPT, Stable Diffusion, Dall-e, Reinforcement Learning Librairies
Chacun de ses métiers a des missions spécifiques et utilise des technologies clés pour relever les défis liés à l'IA et à la gestion des données. En comprenant ces différences, les entreprises peuvent mieux définir leurs besoins et recruter les professionnels les plus adaptés à leur contexte.
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