Recruter un Prompt Engineer
Conçoit et fiabilise les interactions avec les modèles de langage : prompts, contexte, évaluation.
Cartographie du métier
Ce que fait réellement un Prompt Engineer au quotidien.
- Concevoir et versionner des prompts pour des cas d'usage produit
- Construire des chaînes RAG : découpage documentaire, recherche, injection de contexte
- Mettre en place l'évaluation systématique (jeux de tests, notation automatique, revue humaine)
- Réduire les hallucinations et sécuriser contre l'injection de prompt
- Arbitrer coût, latence et qualité entre modèles
Niveaux de séniorité
| Niveau | Signaux à repérer |
|---|---|
| Junior (0-2 ans) | Utilise les API de modèles, itère sur des prompts, peu de méthode d'évaluation. |
| Confirmé (2-4 ans) | A livré un système RAG en production avec un protocole d'évaluation documenté. |
| Senior (4 ans et + en IA appliquée) | Conçoit l'architecture LLM complète, gère la sécurité et les coûts à l'échelle. |
| Note de marché | Métier récent : la séniorité se lit dans les preuves livrées plus que dans les années d'expérience. |
Environnements de travail typiques
- Startup IA générative : rôle très large, proche du produit
- Éditeur SaaS : ajout d'un copilote ou d'un assistant au produit existant
- Grand groupe : assistants internes, forte contrainte de confidentialité des données
- Agence / freelance : missions courtes d'intégration
Diplômes, certifications et conformité
Ce qui est un vrai prérequis, ce qui n'est qu'un atout, et ce qui est vérifiable.
Aucun diplôme dédié n'existe
Métier trop récent — juger sur les réalisations
Vérifiable : Portfolio, démos
Certifications éditeurs (OpenAI, Anthropic, Google Cloud Generative AI)
Atout léger, signal de veille
Vérifiable : Badge en ligne
Formations LLM (DeepLearning.AI, LangChain)
Utile pour les profils en reconversion
Vérifiable : Certificat
Bases en Python et en API
Vrai prérequis opérationnel
Vérifiable : Test technique court
Aucune conformité réglementaire d'exercice
Métier non réglementé
Vérifiable : —
Ce que contient le module complet
- 1
Préparer le brief de poste
Objectif pédagogique : Identifier avec le client les critères réellement discriminants du poste et écarter les exigences décoratives.
25 min · contenu, mise en pratique et évaluation - 2
Sourcer et qualifier les premiers profils
Objectif pédagogique : Construire une recherche pertinente et mener une qualification initiale crédible en 15 minutes.
25 min · contenu, mise en pratique et évaluation - 3
Poser les bonnes questions métier
Objectif pédagogique : Évaluer la crédibilité technique d'un candidat sans être soi-même expert du domaine.
30 min · contenu, mise en pratique et évaluation - 4
Évaluer les soft skills et l'adéquation
Objectif pédagogique : Apprécier la collaboration, la communication et l'adéquation au contexte du client.
20 min · contenu, mise en pratique et évaluation - 5
Synthétiser et défendre le profil
Objectif pédagogique : Argumenter une recommandation devant le client avec des preuves et des réserves assumées.
20 min · contenu, mise en pratique et évaluation
Recherches booléennes
4 chaînes prêtes à copier-coller (LinkedIn, Google X-Ray, communautés).
("Prompt Engineer" OR "LLM Engineer" OR "Generative AI Engin…
Réservé aux abonnés
Grille de rémunération
4 niveaux d'expérience, Île-de-France et régions.
Junior : 40-50 k€
Réservé aux abonnés
Questions d'entretien
5 questions avec ce qu'il faut écouter et les signaux d'alerte.
Comment savez-vous qu'un prompt est meilleur qu'un autre ?
Réservé aux abonnés