Parcourir par métier
Choisissez le métier vers lequel vous vous dirigez.
Chaque métier ci-dessous ouvre sur de vrais défis tirés du travail que font réellement les personnes exerçant ce métier. Résolvez-les, livrez-les, repartez avec un certificat vérifié.
AI Engineering
Ingénieur en Vision par Ordinateur
Apprendre à une machine à voir est plus difficile qu'il n'y paraît. L'ingénieur en vision par ordinateur conçoit les systèmes qui lisent des documents, guident des véhicules ou analysent des images médicales. Géométrie multi-vues, OpenCV et PyTorch, puis l'art d'optimiser un modèle sans sacrifier sa précision.
7 défis disponibles →AI Engineering
Ingénieur IA
Entre un article de recherche prometteur et une fonctionnalité réellement utilisée, il existe un pont : l'ingénieur IA le construit. Il transforme des modèles de notebook en systèmes robustes face au trafic réel, aux coûts et aux questions confuses des utilisateurs. Python, PyTorch, évaluation, latence et coûts deviennent ses instruments quotidiens.
5 défis disponibles →AI Engineering
Ingénieur Machine Learning
L'ingénieur machine learning fait passer les modèles du prototype à la production : latence, pipelines de réentraînement, dérive des données à trois heures du matin. PyTorch ou TensorFlow, rigueur logicielle et CI/CD, AWS SageMaker. Sa valeur : dialoguer aussi bien avec les data scientists qu'avec les équipes plateforme.
14 défis disponibles →AI Engineering
Ingénieur NLP
La langue est désordonnée : fautes, contradictions, dix formulations pour une même demande. L'ingénieur NLP construit les systèmes qui s'y confrontent — traitement classique avec spaCy, architectures RAG assemblées via LangChain, arbitrages entre fine-tuning, prompting et règles. On progresse par petits projets révélant les vrais modes d'échec. L'évaluation compte autant que l'architecture.
1 défi disponible →
Vous recrutez dans ce vivier ?
Parrainez un défi et rencontrez des candidats à travers un vrai travail.
Les équipes des entreprises peuvent construire des briefs autour des compétences qu'elles recrutent, puis évaluer les étudiants sur des livrables notés selon une grille — pas sur des CV.