Scorecard AI Engineer
Voici comment évaluer un AI Engineer en entretien : les compétences à noter, les questions à poser et les signaux d'alerte. Une grille de base, à ajuster selon votre contexte et vos priorités.
Un exemple à adapter. Cette scorecard est un modèle, pas une grille à appliquer telle quelle. Gardez les critères qui correspondent à votre poste et à votre équipe, ajustez ou retirez les autres. Le bon profil dépend de votre contexte.
AI Engineer
La mission en une phrase
Des fonctionnalités IA mises en production
Le candidat a livré des features exploitant des modèles de langage jusqu'à la mise en service réelle, pas seulement sous forme de démonstration ou de prototype.
Des sorties fiables et évaluées
Il a installé des mécanismes d'évaluation et de garde fou pour contrôler la qualité des réponses générées et limiter les comportements indésirables.
Une maîtrise des coûts et de la latence
Il sait arbitrer entre qualité, temps de réponse et coût d'appel aux modèles, et a déjà optimisé une chaîne de génération sur ces critères.
Un socle logiciel solide
Il produit du code de qualité, testé et maintenable, et intègre proprement les briques d'IA dans une architecture applicative existante.
✗ Faible · Ne connaît les modèles que par une interface de chat, sans expérience d'intégration programmatique.
✓ Excellent · Sait choisir un modèle, structurer ses appels, gérer le contexte, le streaming et les limites de tokens dans une application réelle.
✗ Faible · Bricole les prompts par essais successifs sans démarche reproductible ni gestion des cas limites.
✓ Excellent · Conçoit des prompts robustes, structure les sorties attendues et itère méthodiquement à partir de cas réels plutôt qu'au feeling.
✗ Faible · Parle de RAG en théorie mais n'a jamais assemblé une chaîne complète de bout en bout.
✓ Excellent · A construit une chaîne de recherche augmentée avec base vectorielle, découpage des documents et orchestration de plusieurs étapes ou outils.
✗ Faible · Juge la qualité à l'oeil sur quelques exemples, sans protocole d'évaluation ni suivi dans le temps.
✓ Excellent · Met en place des jeux de tests, des métriques de qualité et des garde fous pour détecter les régressions et les réponses hors cadre.
✗ Faible · Reste au niveau du script et de la preuve de concept, sans réflexe de test ni d'architecture.
✓ Excellent · Écrit du code propre et testé, maîtrise au moins un langage de production, le versioning et l'intégration continue.
✗ Faible · S'arrête au développement et délègue entièrement le déploiement et le suivi en production.
✓ Excellent · Sait déployer, monitorer la latence, le coût et la qualité d'une fonctionnalité d'IA, et gérer les incidents en service.
✗ Faible · Veut systématiquement entraîner un modèle là où une solution plus simple suffirait.
✓ Excellent · A déjà ajusté ou spécialisé un modèle quand l'approche par prompt et RAG atteignait ses limites, en sachant quand c'est justifié.
Sens produit
✗ Faible · Cherche la prouesse technique sans interroger l'utilité réelle de la fonctionnalité.
✓ Excellent · Relie chaque choix technique à un usage concret et à la valeur pour l'utilisateur final.
Rigueur expérimentale
✗ Faible · Tire des conclusions à partir de quelques essais et défend ses choix sans données.
✓ Excellent · Avance par hypothèses, mesures et itérations, et accepte de remettre en cause une approche au vu des résultats.
Esprit critique sur l'IA
✗ Faible · Surestime les capacités des modèles et présente leurs sorties comme fiables par défaut.
✓ Excellent · Garde du recul sur les limites des modèles, anticipe les erreurs et communique clairement sur les risques.
Communication transverse
✗ Faible · Reste dans le jargon et peine à expliquer ses arbitrages aux profils non techniques.
✓ Excellent · Vulgarise des sujets techniques pour les équipes produit, métier et direction afin d'aligner les décisions.
Compétences techniques
Comment construisez vous une chaîne de RAG et quels arbitrages faites vous sur le découpage des documents et la recherche ?
→ Évalue la maîtrise concrète de l'orchestration et la conscience des compromis qualité, coût et pertinence.
Comment évaluez vous la qualité des sorties d'un modèle et comment détectez vous une régression après un changement ?
→ Vérifie l'existence d'un protocole d'évaluation structuré et non d'un jugement à l'oeil sur quelques exemples.
Comment optimisez vous le coût et la latence d'une fonctionnalité reposant sur des appels à un modèle de langage ?
→ Cherche des leviers concrets et une conscience que la performance ne se résume pas à la qualité des réponses.
Réalisations & expérience
Décrivez une fonctionnalité d'IA que vous avez menée jusqu'à la mise en production. Quel était le périmètre et votre rôle exact ?
→ Cherche une réalisation complète et concrète, pas un simple prototype, et la part réelle du candidat dans la livraison.
Mise en situation
Un modèle produit régulièrement des réponses fausses mais crédibles en production. Comment diagnostiquez vous et traitez vous le problème ?
→ Observe la démarche de diagnostic, la mise en place de garde fous et le sens des priorités face à un incident.
Motivation & fit
Qu'est ce qui vous attire dans l'intégration de l'IA dans des produits plutôt que dans la recherche ou la modélisation pure ?
→ Confirme l'orientation produit et applicative du candidat et l'alignement avec le poste.
Savoir-être & collaboration
Racontez une fois où vous avez expliqué une limite d'un modèle à une équipe produit ou à une direction. Comment avez vous été reçu ?
→ Mesure l'esprit critique sur l'IA et la capacité à communiquer clairement avec des interlocuteurs non techniques.
N'a livré que des démonstrations jamais mises en service
Le passage en production révèle des contraintes de fiabilité, de coût et de maintenance qu'un prototype ignore.
Aucune notion d'évaluation des sorties
Sans protocole de mesure, impossible de garantir la qualité ni de détecter les régressions dans la durée.
Socle logiciel fragile
Un bon usage des modèles ne compense pas l'absence de code testé et maintenable dans une équipe d'ingénierie.
Confiance aveugle dans les modèles
Présenter les sorties comme fiables par défaut conduit à des erreurs non maîtrisées exposées aux utilisateurs.
Indifférence au coût et à la latence
Une fonctionnalité d'IA non maîtrisée sur ces critères devient vite insoutenable à l'échelle du produit.
Lecture du score
Notez chaque compétence et savoir-être de 1 à 5. Repère de décision : moyenne supérieure ou égale à 4 sur les must-have et aucun red flag majeur = go ; 3 à 4 avec réserves = à challenger en second tour ; un must-have sous 3 ou un red flag majeur = no-go. Un nice-to-have faible ne doit jamais éliminer un bon profil.
Qu'est-ce qu'une scorecard pour recruter un AI Engineer ?
Une scorecard ai engineer est une grille d'évaluation structurée : elle liste les compétences et savoir-être à noter de 1 à 5, les questions d'entretien à poser et les signaux d'alerte. Elle permet de comparer les candidats sur des critères objectifs plutôt que sur une impression. On parle aussi de scorecard ingénieur ia applicative, scorecard llm engineer, scorecard ingénieur ia générative.
Comment utiliser cette scorecard AI Engineer ?
Téléchargez-la en PDF, Excel ou Notion, notez chaque critère de 1 à 5 pendant l'entretien, puis additionnez les scores du panel pour décider sur des faits. La version Excel calcule la moyenne et la décision automatiquement.
Quelle différence entre un AI Engineer et un Data Scientist ?
Le Data Scientist part de la donnée pour modéliser, expérimenter et produire des analyses ou des modèles prédictifs, souvent en amont du produit. L'AI Engineer part du produit pour y intégrer des capacités d'IA existantes, principalement des modèles de langage exploités via API, avec un fort socle d'ingénierie logicielle et la responsabilité de la mise en production. L'un explore et modélise, l'autre construit et livre une fonctionnalité fiable.
Quelle différence entre un AI Engineer et un ML Engineer ?
Le ML Engineer industrialise des modèles de machine learning, depuis l'entraînement jusqu'au déploiement et au suivi, en gérant les pipelines de données et l'infrastructure associée. L'AI Engineer se concentre sur l'intégration applicative de modèles déjà entraînés, le prompt engineering, le RAG, l'orchestration et l'évaluation des sorties. Le ML Engineer pense modèle et entraînement, l'AI Engineer pense produit et usage des modèles existants.