Senior AI Engineer Azure / GenAI / Copilot - Freelance (H/F) - Freelance

Senior AI Engineer Azure / GenAI / Copilot - Freelance (H/F) - Freelance

Missions

• Concevoir des architectures basées sur Azure AI Foundry, Azure OpenAI et Azure AI Search.
• Développer et déployer des applications GenAI, des assistants, des agents et des solutions RAG.
• Mettre en place des API et des composants d'intégration avec les systèmes métiers et les plateformes data.
• Déployer les solutions via Azure Functions, Container Apps, AKS ou des services équivalents.
• Gérer les environnements de développement, recette et production.
• Concevoir des agents capables d'utiliser des outils, des APIs et des bases de connaissances.
• Mettre en œuvre des orchestrations multi-agents et des workflows agentiques.
• Versionner et maintenir les prompts, modèles, embeddings, index et configurations.
• Contribuer à des cas d'usage Microsoft Copilot, Copilot Studio ou Microsoft 365 Copilot.
• Mettre en place les guardrails (contrôle des outils, gestion des permissions, filtrage, protection contre les prompt injections).
• Construire et maintenir les pipelines CI/CD avec Azure DevOps, Azure Pipelines ou GitHub Actions.
• Décrire et versionner l'infrastructure avec Bicep et/ou Terraform.
• Mettre en œuvre les tests automatisés, les contrôles de sécurité et les mécanismes de rollback.
• Utiliser les pratiques de software engineering (Git, revue de code, packaging, Docker, gestion des dépendances).
• Contribuer aux pratiques MLOps et LLMOps (MLflow, évaluation, versioning et promotion).
• Mettre en place l'observabilité des applications, agents, modèles et outils.
• Suivre les traces, erreurs, latences, appels de modèles, consommation de tokens et coûts.
• Configurer les mécanismes d'identité et de sécurité (Entra ID, RBAC, Key Vault, APIM, chiffrement, réseau privé).
• Participer au suivi des coûts Azure et LLM et proposer des optimisations.
• Contribuer au diagnostic des incidents, au maintien en conditions opérationnelles et à la documentation.
• Traduire les besoins métiers en solutions techniques pragmatiques.
• Participer aux ateliers de cadrage et à la priorisation des sujets.
• Documenter les architectures, choix techniques, procédures d'exploitation et limites.
• Transférer les compétences aux équipes DSI et contribuer à la mise en place de standards réutilisables.

Profil

• Expérience significative en tant qu'AI Engineer, Azure AI Engineer, GenAI Engineer, AI Platform Engineer ou MLOps Engineer avec réalisations en production.
• Capacité d'intervenir sur le développement, l'architecture, le cloud, la sécurité, le déploiement et l'exploitation.
• Capacité à avancer de manière pragmatique dans un contexte en transformation tout en garantissant la qualité et la maintenabilité.