Toutes les clés pour comprendre le métier de Prompt Engineer.
Le métier de Prompt Engineer consiste à créer et à optimiser des modèles de langage pour les systèmes d’intelligence artificielle. Ces experts conçoivent des instructions (appelées prompts pour former des modèles, prétraiter des données, optimiser les performances des différentes demandes et collaborer avec d’autres professionnels de l’IA. Leur objectif est de générer du texte de haute qualité, repousser les limites des modèles de langage existants et affiner les demandes textuelles de diverses requêtes.
MISSIONS
Le Prompt Engineer est responsable de la création et de l’optimisation des modèles de langage pour les systèmes d’intelligence artificielle, tels que GPT (Generative pre-trained transformer) ou d’autres variantes. Son rôle peut inclure les tâches suivantes :
COMPÉTENCES
Pour être Prompt Engineer, il est généralement nécessaire d’avoir un mélange de compétences techniques et de connaissances en intelligence artificielle :
- Compétences en programmation : Une solide expérience en programmation est essentielle, en particulier dans les langages couramment utilisés pour l’apprentissage automatique, tels que Python. Le Prompt Engineer doit être en mesure de mettre en Å“uvre des modèles de langage, de manipuler des données et d’écrire des scripts pour automatiser les tâches ;
- Connaissance de l’apprentissage automatique : Une compréhension approfondie des principes de l’apprentissage automatique et des modèles de langage est nécessaire. Cela inclut les réseaux de neurones , les architectures de modèle, les techniques d’entraînement et d’évaluation et la compréhension des métriques couramment utilisées ;
- Expérience en traitement du langage naturel (NLP) : La connaissance du NLP est importante pour comprendre les défis et techniques spécifiques associés aux différentes générations de texte. Cela inclut la compréhension des tâches NLP telles que la traduction automatique, la génération de texte et la synthèse automatique ;
- Compréhension des statistiques et des mathématiques : une solide compréhension des concepts statistiques et mathématiques est nécessaire pour utiliser et optimiser les différents modèles de langage. Cela comprend une compréhension de la probabilité, de l’optimisation, de l’algèbre linéaire et du calcul différentiel ;
- Curiosité et esprit critique : les ingénieurs agiles doivent faire preuve de curiosité et d’esprit critique afin de comprendre les performances des modèles de langage, d’identifier les problèmes et de proposer des solutions. La capacité d’explorer de nouvelles idées et d’expérimenter fait partie intégrante de ce rôle ;
- Capacité d’apprendre et de s’adapter : le monde de l’intelligence artificielle étant en constante évolution, il doit être capable de s’adapter aux nouvelles avancées en matière d’ingénierie, de recherche et de technologie. La volonté d’apprendre et de rester à jour est donc cruciale ;
- Compétences de communication et de collaboration : le Prompt Engineer travaille souvent en équipe et doit être capable de communiquer efficacement avec les autres membres de l’équipe, tels que les ingénieurs logiciels et les scientifiques. La capacité d’expliquer les concepts / techniques est essentielle ;
Bien sûr, ces compétences peuvent varier en fonction de l’organisation et du projet spécifique. Cependant, avoir une solide base en programmation, en apprentissage automatique et en NLP, ainsi que des compétences analytiques et de collaboration, est généralement essentiel pour réussir en tant que Prompt Engineer.
SALAIRE
Le salaire annuel médian d’un ingénieur en intelligence artificielle, varie entre environ 80 000 et 150 000 euros par an. Mais il est important de noter que ces chiffres peuvent varier considérablement en fonction des facteurs et des différents projets menés. A ce jour, trop peu de recul, trop peu à occuper cette fonction pour nous permettre chez Clementine d’être précis et affirmatif sur ce sujet. Nous compléterons au fur et à mesure de nos expériences et constatations.
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Dans des régions où le secteur de l’IA est particulièrement dynamique, comme la Silicon Valley aux États-Unis ou certaines grandes villes européennes, les salaires peuvent être plus élevés en raison du coût de la vie élevé et de la demande élevée de talents dans ce domaine.