RNCP36581 - Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science

Ele La certification de Développeur en Intelligence Artificielle et Data Science, délivrée par l'école privée des Sciences Informatiques, est un titre de niveau 6 qui ouvre les portes à de nombreux métiers et compétences dans ces domaines. Le développeur en Intelligence Artificielle et Data Science est un métier en pleine expansion. Sous la supervision du chef de projet IA, il est chargé de réaliser le développement de solutions IA en réponse à des besoins identifiés dans les entreprises. Il participe également à leur mise en place. Les usages de l'IA sont variés : optimisation des ressources et process existants, augmentation des ventes, anticipation des risques, innovation, etc. Pendant le projet, le développeur contribue à la conception et à l'adaptation des solutions proposées par le chef de projet IA. Ces solutions peuvent être utilisées par des spécialistes ou des non-spécialistes et intègrent des briques technologiques d'Intelligence Artificielle. Le développeur en IA et Data Science est donc un spécialiste du développement d'applications informatiques, du génie logiciel et des interfaces Homme-Machine. Il possède une très bonne connaissance des technologies d'IA/Data Science, du codage et des langages de programmation, ainsi qu'une compréhension approfondie du secteur ou de la fonction d'application des données traitées. Le développeur en IA et Data Science contribue ainsi au développement de nouveaux usages d'IA pour des clients internes ou externes. Pour ce faire, il construit, entraîne, teste et adapte le modèle d'apprentissage recommandé, à partir d'une structure de données propre et appropriée qu'il aura préalablement créée dans une logique de processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement). Une fois le modèle d'apprentissage répondant aux besoins de la solution IA définis par le chef de projet IA, le développeur met en production la solution IA. Il développe le Backend et le Frontend conformément aux règles d'accessibilité numérique, réalise des plans de tests au fur et à mesure et adapte la production en conséquence. Dans une optique de qualité et d'amélioration continue, il rédige une documentation technique associée, pouvant être en anglais (par exemple, le développeur commente son code pour assurer sa qualité). Pendant le développement et une fois la solution déployée, le développeur en IA et Data Science assure la maintenance technique (en cas de dysfonctionnement), améliore et/ou adapte (selon les besoins évolutifs) l'application ou le programme d'Intelligence Artificielle pour répondre aux besoins. Il mène ses actions en mode projet, en utilisant les techniques et les outils de gestion de projet, en cohérence avec le projet défini, sous la supervision du chef de projet et en collaboration avec l'équipe projet. Tout au long du développement de la solution IA, il s'assure que celle-ci répond toujours aux exigences définies dans le cahier des charges fonctionnelles. À cette fin, il effectue une veille technologique, réglementaire et métier, y compris en anglais. Les tâches et activités associées au développeur en Intelligence Artificielle et Data Science couvrent un large spectre :

A1 – Développement, exploitation et amélioration d’un modèle IA (codage)

Sous la supervision du chef de projet IA, le développeur en IA et Data Science réalise le développement de la solution IA conçue préalablement par le chef de projet IA et la met en place. Pour ce faire, il construit, entraîne, teste et adapte le modèle d'apprentissage recommandé, à partir d'une structure de données propre et appropriée qu'il aura créée dans une logique de processus ETL. Une fois le modèle d'apprentissage répondant aux besoins de la solution IA définis par le chef de projet IA, le développeur en IA et Data Science met en production le modèle IA. Il développe le Backend et le Frontend de la solution IA, réalise des plans de tests au fur et à mesure et adapte la production en conséquence. Dans une optique de qualité et d'amélioration continue, il rédige une documentation technique associée, pouvant être en anglais. Pendant le développement et une fois la solution déployée, il assure la maintenance technique (en cas de dysfonctionnement), améliore et/ou adapte (selon les besoins évolutifs) l'application ou le programme d'Intelligence Artificielle pour répondre aux besoins.

A1.1 Sous activité : Gestion des données de la solution IA

En se basant sur l'architecture des données et des flux conçus par le chef de projet IA, le développeur en IA et Data Science crée la structure de données afin d'obtenir un corpus de données à grande échelle. L'objectif est d'alimenter la solution IA avec des données fiables. Pour cela, le développeur utilise toutes les phases d'un processus ETL - Extraction, Transformation, Chargement.