Les 10 compétences en intelligence artificielle générative les plus recherchées dans un CV
. Si vous avez postulé pour un emploi, votre candidature a probablement été filtrée par un outil de recrutement (ATS ) alimenté par l'IA. Les consultants de JobFinder estiment qu’il est désormais très important de « truffer » son CV de compétences en Intelligence Artificielle, afin de passer avec succès le 1 er filtre du recrutement.
La phrase communément entendue dans l’univers de la TECH est « Vous ne serez pas remplacé par l'IA, mais vous serez remplacé par une personne qui pourrait utiliser l'IA."
C'est pourquoi nous avons demandé aux consultants de JobFinder quelles sont les principales compétences en IA générative que les employeurs recherchent actuellement, et pourquoi il est si important de les développer et de les spécifier dans son CV- même si vous ne voulez pas travailler dans le domaine de l'IA.
Les compétences en intelligence artificielle générative ont vu leur demande se déplacer vers des applications concrètes et vers un retour sur investissement.
La plupart des compétences en intelligence artificielle générative recherchées par les employeurs d'aujourd'hui visent les ingénieurs et les spécialistes en informatique, mais aussi toutes les professions exposées à l’IA, dans les domaines du marketing ,de la finance, de la médecine….!
Quelles sont-elles é
- L’apprentissage profond (Deep Learning) L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise plusieurs couches (d'où "profondes") de réseaux neuronaux - un réseau artificiellement créé, modélisé d'après les neurones d'un cerveau humain - pour prendre des décisions complexes. L'idée est d'enseigner aux machines à imiter le comportement humain.
- La biologie informatique (Computational Biology) La biologie computationnelle se concentre sur l'utilisation des données (parfois avec l'aide de modèles GenAI) pour mieux comprendre les systèmes biologiques et les relations. En médecine et en santé, cette compétence peut être appliquée au développement de médicaments ou à la recherche en génétique.
3. L’optimisation et les architectures matérielles (Hardware Optimization and Architecture) Les experts en optimisation et architecture matérielles peuvent maximiser la relation entre le logiciel et le matériel d'IA pour que tout fonctionne de manière transparente et efficace. Il s'agit "d'amener les solutions d'IA dans le matériel réel et les applications matérielles. Cela pourrait se faire via des systèmes de caméras, d'imagerie, via des systèmes d'impression... dans la fabrication, le médical - ce sont là quelques-uns des grands domaines où nous voyons beaucoup de croissance," déclarent les spécialistes.
- L’ingénierie de prompts (Prompt Engineering) Les ingénieurs de prompts, ou spécialistes en ingénierie de prompts, conçoivent des entrées qui garantissent que ce que fournit un modèle d'IA générative est optimal pour la circonstance à laquelle il est destiné. Alors que les modèles d'IA générative sont construits et itérés, les ingénieurs de prompts aident à les former. Mais être un expert en ingénierie de prompts peut être utile dans d'autres contextes. Si vous utilisez déjà ChatGPT, savoir exactement quels prompts lui fournir garantira que vous obtenez des résultats précis plus rapidement et avec un minimum d'assistance.
- Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing) Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux ordinateurs de comprendre et de manipuler le langage humain. C'est le carburant derrière de nombreux modèles GenAI, et une compétence également applicable à des tâches telles que la collecte de l'opinion des clients, la traduction de documents dans une autre langue, ou même la détection de tentatives d'hameçonnage dans votre boîte de réception.
- La vision par ordinateur (Computer Vision) Les compétences en vision par ordinateur vous aident à entraîner des machines à lire et à identifier des images. Un cas d'utilisation courant est la fonctionnalité sur Facebook ou votre application de photos qui identifie automatiquement vos amis - mais la compétence a un potentiel incroyable en transport (exemple, les voitures autonomes) et en soins aux patients. "Ces outils, et ces individus, vont utiliser ces outils pour travailler sur des projets visant à améliorer l'imagerie médicale tels que les IRM, les scanners CT, et à optimiser les solutions de traitement d'image globales," déclare un expert.
- L’optimisation de modèle (Model Optimization) Lors de l'évaluation des candidats pour des postes en IA, les experts recherchent toujours une expérience en optimisation de modèle avec des outils tels que TensorFlow. Cette compétence est plus importante que jamais alors que les entreprises qui construisent ou mettent en œuvre de l'IA générative cherchent à rendre leurs modèles aussi efficaces que possible.
- L’éthique de l'IA (AI Ethics) L'éthique de l'IA consiste à incorporer des principes et des meilleures pratiques qui garantissent que tout modèle ou outil d'IA bénéficie à la société dans son ensemble. Une personne possédant cette compétence anticipe et planifie les biais qui pourraient survenir lors de la formation de ces modèles. Cela vise à prévenir les dommages potentiels pour l'entreprise, ainsi que pour les individus ou les groupes. "Nos clients veulent voir que les candidats ont une familiarité avec les considérations éthiques et les implications plus larges en matière de GenAI," déclare un spécialiste.
- La gestion des données (Data Management) La gestion des données aide les entreprises à gérer correctement les quantités souvent écrasantes d'informations entrantes. Les experts disent qu'ils ont souvent des clients à la recherche de quelqu'un qui comprend les architectures de stockage, qui a de l'expérience dans la gestion de grands ensembles de données, et qui sait comment optimiser la collecte et l'analyse de données.
- L’apprentissage continu (Continuous Learning) La plus grande compétence non technique recherchée pour des postes en IA, GenAI, ou des domaines connexes, est la volonté d'apprendre. Comme la technologie évolue rapidement, les entreprises veulent "quelqu'un qui soit prêt à s'adapter et à évoluer vers les différents outils et méthodologies qui existent."
Pour conclure, nos consultants conseillent de préparer des exemples et des anecdotes montrant comment vous avez utilisé (ou utiliseriez) l'IA dans votre poste. Par exemple, disent-ils, "une société d’assurance aime voir quelqu'un qui a été exposé à des solutions d'IA déployées dans son emploi ou qui a au moins une certaine compréhension de la manière dont les choses peuvent être utilisées dans le domaine de l’assurance." Une autre stratégie consiste à montrer comment vous résoudriez des problèmes spécifiques ou amélioreriez un processus à l'aide de l'IA générative.
De plus, nos consultants suggèrent de construire un réseau dans le monde de l'IA - un conseil qu'ils suivent eux-mêmes pour correspondre à l'expertise des candidats qu'ils interviewent. Cela pourrait signifier suivre des influenceurs populaires de GenAI ou des ingénieurs, s'abonner à des recherches technologiques ou à des lettres d'information, ou assister à des conférences. "Rester vraiment immergé dans la communauté est probablement l'une des choses les plus importantes,"
