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Image de fond du métier de Ingénieur.e en traitement des images et des réseaux Image du métier de Ingénieur.e en traitement des images et des réseaux

Fiche métier: Ingénieur.e en traitement des images et des réseaux

Explorez le monde fascinant de l'ingénierie en traitement des images et des réseaux, où technologie et innovation se rencontrent. Ce métier requiert des compétences en analyse visuelle et en réseaux, cruciales pour des secteurs allant de la médecine à l'aéronautique.

Vidéos à propos du métier de Ingénieur.e en traitement des images et des réseaux

Infos clés à propos du métier de Ingénieur.e en traitement des images et des réseaux

Centres d'intérêt liés à ce métier

Informatique
Intelligence artificielle
Machine Learning
Programmation informatique
Systèmes et réseaux
Analyse de données

Ingénieur.e en traitement des images et des réseaux en bref

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Description générale du métier

L'Ingénieur(e) en Traitement des Images et des Réseaux est un(e) expert(e) dans l'analyse, le traitement et l'interprétation d'images numériques et d'informations provenant de réseaux. Ce professionnel utilise des algorithmes avancés pour extraire des informations utiles à partir de grandes quantités de données visuelles, que ce soit pour des applications médicales, de sécurité, de télécommunications ou de traitement vidéo.


Principales responsabilités et tâches quotidiennes

- Développer et optimiser des algorithmes de traitement d'images et de signal.

- Analyser et interpréter des données visuelles.

- Concevoir des systèmes de vision par ordinateur.

- Collaborer avec des équipes multidisciplinaires pour intégrer des solutions de traitement d'images.

- Tester et valider des modèles sur des jeux de données réels.

- Rédiger des rapports techniques et documenter les processus.


Compétences requises


Techniques

- Maîtrise des langages de programmation comme Python, C++, et MATLAB.

- Connaissance approfondie des techniques de machine learning.

- Expertise en traitement de signal et en théorie de l'information.

- Familiarité avec les outils de développement d'algorithmes de vision par ordinateur.


Interpersonnelles

- Bonne capacité de communication pour expliquer les résultats techniques.

- Compétences en résolution de problèmes.

- Esprit d'analyse et de synthèse.

- Capacité à collaborer au sein d'une équipe multidisciplinaire.


Formation et qualifications nécessaires

Un diplôme en ingénierie, informatique, mathématiques appliquées ou dans un domaine connexe est généralement requis. Un master ou un doctorat en traitement d'images, intelligence artificielle ou réseau est souvent privilégié.


Expérience professionnelle recommandée

Une expérience préalable dans des projets de traitement d'images ou réseaux est fortement recommandée, idéalement dans le cadre de stages ou de projets de recherche en laboratoire ou dans l'industrie.


Environnement de travail typique

L'ingénieur(e) travaille principalement dans des environnements de bureau, que ce soit dans des entreprises de technologie, des laboratoires de recherche ou des universités. Le télétravail peut être envisageable selon les missions.


Perspectives d'évolution de carrière

Les ingénieur(e)s peuvent évoluer vers des postes de chef de projet, de responsable de recherche et développement, ou d'expert-conseil en traitement de données visuelles.


Tendances actuelles et futures du métier

Avec l'essor de l'intelligence artificielle et du big data, le traitement d'images connaît des avancées majeures, rendant le métier de plus en plus crucial dans divers secteurs, notamment dans l'automobile, les drones, et la médecine.


Salaire moyen

- Début de carrière : entre 35 000 € et 45 000 € brut par an.

- Milieu de carrière : entre 50 000 € et 70 000 € brut par an.


Avantages et inconvénients du métier


Avantages

- Métier au cœur de l'innovation technologique.

- Forte demande sur le marché du travail.

- Possibilités de travailler dans divers secteurs.


Inconvénients

- Peut nécessiter des heures de travail prolongées sur des projets complexes.

- Nécessite une mise à jour régulière des compétences face aux évolutions technologiques.


Exemples d'entreprises ou d'organisations qui recrutent pour ce poste

- Grandes entreprises technologiques : Google, Apple, Microsoft.

- Laboratoires de recherche : CNRS, INRIA.

- Startups spécialisées en intelligence artificielle et vision par ordinateur.


Conseils pour réussir dans ce métier

- Continuer à se former et se tenir informé des dernières avancées technologiques.

- Travailler sur des projets pratiques pour acquérir une solide expérience.

- Développer un bon réseau professionnel grâce à des conférences et séminaires.

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