Ingénieur Edge AI

Mission principale

Déploie l'IA sur les appareils embarqués : mobile, capteurs, véhicules.

5 responsabilités clés

• Compresser et optimiser les modèles pour l'embarqué : quantization, distillation, pruning.
• Déployer l'IA sur mobile, capteurs, caméras et véhicules.
• Arbitrer précision, latence, mémoire et consommation énergétique.
• Intégrer les accélérateurs matériels (NPU, GPU embarqué).
• Tester la robustesse en conditions réelles : réseau, température, batterie.

Compétences clés

TensorFlow Lite, ONNX, quantization, hardware embarqué, C++, contraintes temps réel.

Ce qui est attendu

Faire tenir l'intelligence dans la contrainte physique : chaque milliseconde et milliwatt compte.

Évolutions possibles

Architecte edge, Ingénieur systèmes autonomes, Ingénieur semi-conducteurs IA.