Toutes ces réponses sont techniquement correctes – l’IA couvre une variété de supports et d’industries, et elle est fortement intégrée et influencée par la société d’aujourd’hui. Pour cette raison, c’est un domaine avec beaucoup de potentiel de carrière.
« Au cours de la dernière année, nous avons assisté à une explosion absolue de la demande », a déclaré Aaron Sines, directeur des talents, de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique chez une société de recrutement technique. Razoroo, raconte La Muse. « Il y a beaucoup de perturbations, il y a beaucoup de changements et les choses évoluent à très grande vitesse », a-t-il ajouté. « Mais pour ceux qui sont prêts à se pencher et à adopter cette nouvelle technologie, il y a tellement d’opportunités. »
Lisez la suite pour savoir quels emplois sont disponibles dans l’IA et comment percer dans ce domaine passionnant.
Sines lie l’émergence de l’IA au test de Turing, inventé par le mathématicien et informaticien Alan Turing en 1950 – des années avant que le terme « intelligence artificielle » n’apparaisse dans les cercles universitaires – qui pose la question de savoir si une machine peut fonctionner aussi bien, ou mieux, qu’un humain dans certains scénarios. Depuis lors, le domaine s’est élargi pour englober de nombreuses entités, que Sines a réparties en quatre catégories principales :
- Apprentissage automatique : L’apprentissage automatique est consacré au développement d’algorithmes qui permettent aux machines d’apprendre à partir de données pour faire des prédictions ou prendre des mesures sans programmation explicite.
- L’apprentissage en profondeur: L’apprentissage en profondeur fait partie de l’apprentissage automatique qui apprend aux ordinateurs à traiter et à reconnaître des données et des modèles complexes.
- Traitement du langage naturel : Le traitement du langage naturel permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain, et englobe des outils tels que les chatbots, les traducteurs ou les assistants virtuels.
- Vision par ordinateur: La vision par ordinateur consiste à développer des algorithmes et des modèles qui permettent aux machines d’interpréter des informations à partir d’images, de vidéos ou de détection d’objets, et joue un rôle dans les véhicules autonomes et les logiciels de reconnaissance faciale.
D’autres sous-ensembles de l’IA, a noté Sines, incluent la robotique et l’éthique de l’IA.
Pourquoi travailler dans l’IA ?
Sines a fait valoir qu’il y a plusieurs avantages à travailler dans l’IA par rapport à d’autres industries, en particulier pour les personnes ayant une formation ou une passion pour l’informatique, les statistiques, les mathématiques, l’ingénierie ou la technologie :
- Forte demande: Parce que l’IA est un domaine relativement nouveau et en croissance rapide, il y a beaucoup d’offres d’emploi—800+ rien que sur The Muse !— et moins de personnes en concurrence pour ces emplois. Cela offre aux demandeurs d’emploi un large choix entre les entreprises et les rôles, ainsi que les salaires, les modalités de travail et les opportunités de mobilité ascendante.
- Exposition à des experts : Certains des esprits les meilleurs et les plus brillants travaillent et sont attirés par l’IA, a déclaré Sines. S’il est important pour vous de travailler aux côtés de personnes intelligentes dotées de compétences spécialisées, ce domaine pourrait vous offrir une grande visibilité et une grande expérience.
- La stabilité: L’IA ne va nulle part de sitôt, et Sines a noté qu’elle est très stable si vous regardez le monde dans 20 ans. « C’est la meilleure façon de pérenniser votre carrière, c’est de faire partie de la menace elle-même », a-t-il déclaré.
- Impact: L’IA joue un rôle – et devient encore plus crucial – dans de nombreux secteurs importants, tels que la santé et l’énergie, ce qui en fait une option attrayante pour les demandeurs d’emploi axés sur l’objectif et l’impact dans leur carrière.
Cela dit, a ajouté Sines, de nombreux avantages des emplois en IA varient en fonction de la taille et de la culture de l’entreprise. Dans certaines organisations, par exemple, vous devrez peut-être travailler à toute heure de la journée, tandis que dans d’autres, il peut être un horaire plus traditionnel ou flexible.
Voici ce que vous devriez considérer avant d’explorer et de postuler à des emplois en IA :
Regardez au-delà de la Big Tech
Les grandes entreprises technologiques sont parmi les plus grands recruteurs de talents en IA, mais Sines a déclaré que vous pouvez trouver des rôles en IA qui se multiplient dans d’autres secteurs inattendus, notamment l’agriculture, la banque, la vente au détail, l’énergie et les produits pharmaceutiques.
Maîtrisez les principaux langages de programmation
Bien que certaines compétences non techniques soient bénéfiques pour percer dans l’IA (plus d’informations ci-dessous), de manière réaliste, vos compétences techniques sont ce qui compte le plus pour les responsables du recrutement. Python, TensorFlow et PyTorch sont les langages de programmation que Sines dit voir sur presque tous les CV qu’il examine pour les emplois en IA.
Pour développer et perfectionner ces compétences, vous pouvez vous inscrire à un codage bootcamp ou attestation. Si vous faites un changement de carrière plus important, vous voudrez peut-être envisager de retourner aux études ou de vous inscrire à un programme de formation plus long et plus intense.
Être adaptable, un résolveur de problèmes et un bon communicateur et esprit d’équipe
Parce que les cadres et la technologie utilisés dans l’IA changent constamment, Sines a déclaré qu’il recherche souvent des candidats agiles et désireux d’apprendre de nouvelles choses. La meilleure façon de montrer cela, a-t-il ajouté, est de venir à la table préparé avec des histoires sur la façon dont vous avez surmonté des obstacles ou vous êtes adapté à de nouvelles circonstances dans des rôles précédents.
Le travail d’équipe est également quelque chose qu’il recherche : « Vous travaillez sur des problèmes vraiment difficiles et vous devez être capable de travailler en équipe pour les résoudre », a-t-il déclaré.
Rejoignez des communautés axées sur l’IA
Sines a noté qu’il existe de nombreux forums et groupes en ligne axés spécifiquement sur l’IA, et c’est là qu’il regarde lorsqu’il recrute des talents.
« Si j’essayais de pénétrer dans l’espace, je vivrais certainement dans ces communautés [and] s’engager dans ces communautés », a-t-il déclaré.
Recueillir des exemples de votre travail
Avoir une compétence sur votre CV n’est souvent pas suffisant. Sines a déclaré qu’il recherchait et examinait régulièrement les candidats portefeuilles pour s’assurer qu’ils peuvent mettre en pratique ce qu’ils prêchent.
« Être en mesure de démontrer les projets auxquels ils ont participé, de montrer l’impact qu’ils ont eu sur ces projets », est important, a-t-il déclaré. « Nous recherchons vraiment une histoire autour du succès qu’ils ont eu. »
Construire une forte présence en ligne sur des plateformes telles que LinkedIn peut être un excellent moyen de le faire, a-t-il ajouté : « Optimisez votre profil et nous vous trouverons. »
Atteignez les personnes dans l’espace que vous admirez
La mise en réseau est pratique pour décrocher à peu près n’importe quel travail, y compris un en IA. « Beaucoup de ces divisions d’IA très ciblées au sein des entreprises fonctionnent souvent comme de petites entreprises », a déclaré Sines, ce qui signifie que les employés de ces équipes peuvent être plus faciles à contacter que vous ne le pensez. Donc, s’il y a quelqu’un qui fait un travail passionnant sur lequel vous voulez en savoir plus, n’ayez pas peur de lui tirer dessus rapidement message sur LinkedIn ou par-dessus e-mail demander leurs conseils ou leurs idées.
Si vous êtes vendu pour une carrière dans l’IA, gardez un œil sur ces rôles communs. (Les échelles salariales sont basées sur les descriptions de poste fournies sur The Muse.)
1. Ingénieur ou développeur IA
Gamme de rémunération : 120 000 $ à 130 000 $
Les ingénieurs en IA conçoivent, développent et implémentent simplement des systèmes d’IA. La catégorie est si large qu’elle peut couvrir une variété de secteurs et de sous-secteurs.
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2. Ingénieur en apprentissage automatique
Gamme de rémunération : 142 000 $ à 283 000 $
Les ingénieurs en apprentissage automatique, qui font souvent partie d’une équipe de science des données, se concentrent principalement sur le développement de modèles d’apprentissage automatique et l’optimisation d’algorithmes pour faire des prédictions, identifier des modèles et améliorer les processus.
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3. Scientifique des données
Gamme de rémunération : 76 000 $ à 245 000 $
Les scientifiques des données écrivent généralement du code et utilisent des outils de visualisation de données pour extraire des informations des ensembles de données afin d’éclairer les décisions commerciales.
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4. Ingénieur en traitement du langage naturel
Gamme de rémunération : 150 000 $ à 250 000 $
Les ingénieurs en traitement du langage naturel (TAL) appartiennent à un créneau de l’ingénierie de l’IA axé sur la traduction du langage humain par le biais d’ordinateurs et sont souvent impliqués dans le développement d’outils tels que les services de traduction et les assistants numériques.
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5. Ingénieur en vision par ordinateur
Gamme de rémunération : 84 000 $ à 126 000 $
Les ingénieurs en vision par ordinateur, comme les ingénieurs en PNL, sont une catégorie de niche d’ingénieurs en intelligence artificielle qui aident les ordinateurs à analyser et à interpréter les données visuelles à partir de vidéos, d’images et d’autres supports. Elle se développe dans les domaines de la médecine, de l’agriculture et des transports, entre autres.
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6. Éthicien de l’IA
Les éthiciens de l’IA abordent les considérations éthiques autour de l’IA et réfléchissent aux biais dans les systèmes d’IA. Bien que plus populaire dans les grandes entreprises, a-t-il ajouté, le rôle devient de plus en plus demandé à mesure que les organisations réalisent l’impact et les risques de la mise en œuvre de l’IA.
7. Chercheur en IA
Gamme de rémunération : 161 000 $ à 374 000 $
Les chercheurs en IA étudient l’IA et l’évolution du domaine. On s’attend souvent à ce qu’ils publient dans des revues de recherche ou fassent des présentations dans des établissements d’enseignement, a déclaré Sines, pour se tenir au courant de la technologie d’une manière qui profite à l’organisation.
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8. Ingénieur en robotique
Gamme de rémunération : 165 000 $ à 175 000 $
Les ingénieurs en robotique développent et construisent des systèmes et des machines robotiques. Bien qu’ils soient courants dans d’autres domaines, ils jouent également un rôle dans l’espace de l’IA.
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9. Ingénieur des opérations d’apprentissage automatique
Gamme de rémunération : 159 000 $ à 325,00 $
Les ingénieurs MLOps diffèrent légèrement des ingénieurs en apprentissage automatique en ce sens qu’ils se concentrent davantage sur les aspects opérationnels de la création et de la gestion des modèles d’apprentissage automatique. En d’autres termes, ils rationalisent les processus afin que les ingénieurs en apprentissage automatique puissent faire de leur mieux.
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10. Ingénieur en automatisation
Gamme de rémunération : 86 000 $ à 200 000 $
Les ingénieurs en automatisation conçoivent et développent des technologies spécifiquement pour des domaines tels que l’énergie, l’entreposage, la fabrication et l’exploitation minière afin d’améliorer et de rationaliser la production.
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11. Consultant en IA
Les consultants en IA, tout comme les chercheurs en IA, se tiennent au courant des dernières tendances en matière d’IA pour éclairer les décisions commerciales, collecter des données et des rapports, et créer des stratégies plus efficaces. Les grands cabinets de conseil, tels que McKinsey et BCG, ont des divisions spécifiquement axées sur ce domaine.
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12. Recruteur IA
Si vous travaillez déjà ou êtes fasciné par le recrutement, envisagez de vous spécialiser dans l’embauche pour des postes en intelligence artificielle et d’aider directement les entreprises à développer leurs talents technologiques. Sines, par exemple, a commencé par recruter plus généralement dans le domaine de la technologie avant de concentrer ses efforts sur l’IA.