L'AI Engineer est l'ingénieur qui construit des produits et des fonctionnalités à partir de modèles d'IA existants, en particulier les grands modèles de langage (LLM), et les met en production de façon fiable. Il n'entraîne généralement pas les modèles : il les assemble, les connecte aux données de l'entreprise et mesure leur qualité.
Son travail couvre le RAG (connecter un modèle à une base documentaire), le prompt engineering, la conception d'agents et d'appels d'outils, l'évaluation automatique des réponses, l'observabilité, la maîtrise des coûts et de la latence. Il utilise surtout Python ou TypeScript, les API des fournisseurs de modèles (Anthropic, OpenAI, Mistral…) ou des modèles open weights, et des bases vectorielles.
Le profil est souvent issu du développement back-end ou full-stack plutôt que de la recherche.
Pourquoi ça compte quand on recrute
L'AI Engineer se distingue du Machine Learning Engineer, qui entraîne et optimise des modèles, et du Data Scientist, plus tourné vers l'analyse et la modélisation statistique. Le signal fort : une fonctionnalité d'IA en production avec de vrais utilisateurs, et une méthode d'évaluation qu'il sait expliquer. Une liste de frameworks ou de démos sans métriques ne suffit pas. Il se recrute dès qu'un produit intègre de l'IA générative au cœur de son usage.