Ingénieur(e) Intelligence artificielle
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Ingénieur(e) Intelligence artificielle
L'ingénieur en Intelligence Artificielle dans les industries ferroviaires crée des programmes pour améliorer la fabrication, la maintenance et l'innovation technologique. Il utilise des données provenant des équipements et des infrastructures pour améliorer la qualité des produits, réduire les coûts et rendre les systèmes plus durables. Il applique l'intelligence artificielle à des domaines comme la robotisation, la maintenance prédictive des équipements et l'optimisation des lignes de production, tout en respectant les normes techniques du secteur.
Activités d'un(e) Ingénieur(e) Intelligence artificielle
- Veille technologique dans une démarche d'amélioration continue
- Analyse fonctionnelle du besoin
- Définition des spécifications fonctionnelles et techniques d'un projet d'intelligence artificielle
- Formalisation de modèles mathématiques
- Conception et développement de programmes informatiques simulant les modes de pensées humains afin d'anticiper et identifier les comportements des utilisateurs
- Tests et évaluation des performances des solutions d'intelligence artificielle et algorithmiques
Compétences techniques d'un(e) Ingénieur(e) Intelligence artificielle
- Recueillir, analyser et formaliser les besoins et contraintes : maîtriser des technologies en intelligence artificielle avec une capacité à analyser, synthétiser et appliquer les tendances et innovations technologiques pertinentes
- Comprendre et transcrire les exigences opérationnelles et techniques des systèmes ferroviaires en objectifs clairs et détaillés pour le développement de solutions d'IA adaptées
- Rédiger des exigences fonctionnelles et techniques afin d'assurer que les solutions d'IA développées répondent aux besoins opérationnels et aux contraintes techniques du secteur ferroviaire
- Concevoir et appliquer des algorithmes sophistiqués pour optimiser les opérations, la sécurité et la performance des systèmes ferroviaires
- Utiliser des algorithmes et méthodes statistiques avancés pour détecter des tendances, des anomalies dans le flux de données et réaliser des simulations dynamiques
- Optimiser et automatiser les processus de gestion des données pour garantir un flux de données constant, fiable et évolutif
- Déterminer une approche mathématique du processus cognitif à reproduire (ex. : apprentissage automatique, vision artificielle, traitement du langage)
- Explorer les caractéristiques des connaissances et des décisions humaines dans le domaine ferroviaire afin de réduire les risques potentiels
- Évaluer la pertinence et les limites des modèles utilisés, afin de limiter les risques liés à l'automatisation
Compétences transverses d'un(e) Ingénieur(e) Intelligence artificielle
- Analyser et gérer les risques globaux (industriels, projet, cybersécurité, environnement, etc.) auxquels sont soumises les activités ferroviaires
- Planifier et répartir les tâches selon le besoin d'expertise et la charge de travail
- Organiser une communication efficace entre les parties prenantes du projet
- Superviser la mise à jour et l'amélioration continue des modèles d'IA pour garantir leur performance et leur pertinence face aux évolutions de données
- Mettre en place des mécanismes de surveillance et de détection des dérives des modèles afin d'assurer leur fiabilité et leur conformité aux exigences métier
- Garantir la transparence et l'explicabilité des modèles d'IA pour assurer leur adoption et leur compréhension par les parties prenantes
- Veiller au respect des réglementations et des normes éthiques liées à l'IA dans le domaine ferroviaire
- Évaluer l'impact environnemental et énergétique des solutions d'IA et proposer des approches plus durables
Compétences comportementales d'un(e) Ingénieur(e) Intelligence artificielle
- Développer son leadership et croiser son expérience avec d'autres experts pour encourager la recherche de nouvelles solutions
- Mettre en place une veille et faire preuve de curiosité
- Réagir et être force de proposition
- Transmettre les informations utiles au projet et communiquer avec l'ensemble des collaborateurs concernés
- Entretenir des relations constructives pour favoriser la collaboration entre les différents interlocuteurs
- Travailler seul ou en équipe grâce à des outils et des méthodes partagés, en réseau et à distance
ÉVOLUTIONS ANTICIPÉES
Ingénieur(e) Intelligence artificielle
- Transition numérique
Maintenance prédictive
<p>Création de programmes d'IA utilisés dans le cadre de la maintenance prédictive</p>
ACCÈS AUX MÉTIERS
Ingénieur(e) Intelligence artificielle
Niveau de formation conseillée
Ce métier est accessible avec un diplôme de niveau bac + 5 (ingénieur, master ....) dans le domaine de l'informatique , des mathématiques
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