Questions d'entretien pour AI Engineer (2026)
Le rôle d'AI engineer est plus récent et moins standardisé que ceux de développeur ou de data scientist, donc les entretiens varient beaucoup — mais un processus 2026 sonde généralement les fondamentaux des LLM, le retrieval-augmented generation (RAG), le prompt et context engineering, l'évaluation, et le travail d'ingénierie pour livrer des fonctionnalités IA de façon fiable. De nombreux processus conservent aussi une étape de code classique, donc ne négligez pas les structures de données.
Les recruteurs recherchent quelqu'un qui comprend à la fois les modèles et l'ingénierie qui les entoure : comment les transformers et l'attention fonctionnent conceptuellement, comment ancrer un modèle avec du retrieval, comment évaluer des systèmes non déterministes, et comment contrôler la latence et le coût en production. Dire vaguement 'on appelle juste l'API' est un moyen rapide d'échouer.
Comme le domaine évolue vite, démontrer que vous raisonnez à partir de principes premiers — et que vous livrez et mesurez, pas seulement prototypez — compte plus que de réciter les benchmarks d'hier.
Questions d'entretien pour AI Engineer et comment y répondre
1. Expliquez comment fonctionne l'attention dans un transformer, à un haut niveau.
Approche : Décrivez query/key/value, l'attention par produit scalaire mis à l'échelle, et pourquoi la self-attention permet à chaque token de prêter attention à tous les autres — capturant des dépendances à longue portée que les RNN gèrent mal. Mentionnez le rôle de l'attention multi-têtes et le coût quadratique.
2. Comment concevriez-vous un système RAG pour la base de connaissances d'une entreprise ?
Approche : Parcourez le pipeline : stratégie de chunking, choix du modèle d'embedding, un vector store, retrieval (top-k, hybride avec mot-clé), reranking, et assemblage du prompt. Discutez du chevauchement de chunks, du rafraîchissement des données obsolètes, et de la citation des sources.
3. Comment réduisez-vous les hallucinations dans une application LLM ?
Approche : Ancrez avec du retrieval, contraignez avec des sorties structurées, abaissez la température pour les tâches factuelles, ajoutez des exigences de citation, et vérifiez avec une seconde passe ou des règles. Insistez sur l'évaluation : on ne peut pas réduire ce qu'on ne mesure pas.
4. Comment évalueriez-vous une fonctionnalité LLM non déterministe ?
Approche : Construisez un jeu d'évaluation annoté, utilisez un scoring par rubrique ou LLM-as-judge, suivez la régression lors des changements de prompt/modèle, et combinez évaluations hors ligne et métriques en ligne. Mentionnez le coût et les biais du LLM-as-judge.
5. Quand feriez-vous du fine-tuning plutôt que du RAG plutôt que du prompt engineering ?
Approche : Le prompt engineering d'abord (le moins cher, le plus rapide). Le RAG pour la connaissance/fraîcheur. Le fine-tuning pour un comportement, un format, ou un style de domaine que le prompting ne peut pas atteindre de façon fiable. Souvent une combinaison ; justifiez par le coût, la latence et la maintenabilité.
6. Comment contrôlez-vous la latence et le coût dans un produit LLM ?
Approche : Sélection du modèle selon la tâche (petits modèles pour les tours faciles), réduction du prompt/contexte, mise en cache, streaming pour la latence perçue, batching, et routage. Quantifiez : un contexte plus petit et un modèle moins cher peuvent réduire le coût d'un ordre de grandeur.
7. Quels sont les compromis entre exécuter un modèle localement et via une API cloud ?
Approche : Local : confidentialité, aucun coût par jeton, hors ligne, mais limité par le matériel et la taille du modèle. Cloud : modèles de pointe et échelle, mais coût, latence, et données qui quittent votre appareil. Reliez au cas d'usage — exactement le compromis autour duquel Natively est construit.
8. Comment choisiriez-vous un modèle d'embedding pour le retrieval ?
Approche : Adaptez au domaine et à la langue, vérifiez des benchmarks de type MTEB, pesez la taille des dimensions contre le stockage/la latence, et validez sur VOS données avec une évaluation de retrieval. Ne faites pas plus confiance à un leaderboard qu'à un test spécifique au domaine.
9. Implémentez une recherche sémantique simple sur un ensemble de documents.
Approche : Encodez les documents et la requête, stockez les vecteurs, calculez la similarité cosinus (ou utilisez un index vectoriel comme sqlite-vec/FAISS), retournez le top-k. Discutez de la normalisation et du compromis vitesse/précision du plus proche voisin approximatif.
10. Parlez-moi d'une fonctionnalité IA que vous avez livrée et comment vous avez mesuré son succès.
Approche : STAR. Insistez sur la méthodologie d'évaluation et la métrique de production, pas seulement la démo. On recherche des AI engineers qui livrent et mesurent — plutôt que de prototyper sans fin.
Obtenez de l'aide en temps réel pendant votre entretien d'AI engineer
Natively est lui-même une application IA local-first — des LLM on-device, du RAG local avec sqlite-vec, et une architecture bring-your-own-key. Lors d'un entretien d'AI engineering en direct, il peut transcrire la question et afficher une définition précise ou un compromis en temps réel, sur votre appareil.
