15 compétences sous-estimées pour les ingénieurs en IA (qui s'accumulent avec le temps) : 1. Rédiger des prompts efficaces 2. Savoir quand faire du fine-tuning ou non 3. Construire des pipelines ML fiables 4. Équilibrer vitesse, coût et précision 5. Lire des recherches avec un esprit de constructeur 6. Penser d'abord aux outils, pas aux modèles 7. Estimer le ROI des mises à niveau de modèles 8. Concevoir des interfaces homme-IA 9. Évaluer des systèmes probabilistes 10. Surveiller les modèles en production 11. Planifier les échecs de modèles 12. Conteneuriser les charges de travail IA 13. Gérer les versions de modèles et les retours en arrière 14. Optimiser efficacement les coûts d'inférence 15. Construire des garde-fous éthiques pour l'IA

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