AI Engineer Senior Azure AI / MLOps / LLMOps - Mission Freelance - Freelance (H/F)

AI Engineer Senior Azure AI / MLOps / LLMOps - Mission Freelance - Freelance (H/F)

Missions

• Concevoir et déployer les composants nécessaires aux produits IA sur Microsoft Azure.
• Industrialiser Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Search, les API, les runtimes d'agents et les mécanismes de RAG.
• Contribuer à la conception d'assistants métiers et de solutions Microsoft Copilot / Copilot Studio.
• Mettre en œuvre les exigences d'identité, d'accès, de secrets, de chiffrement, de réseau privé et de journalisation.
• Intégrer les solutions IA avec les plateformes data, notamment Snowflake et/ou Databricks, ainsi qu'avec les systèmes métiers.
• Construire des pipelines reproductibles pour l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et la supervision des modèles.
• Industrialiser le cycle de vie des prompts, modèles, embeddings, index, agents et configurations.
• Utiliser MLflow pour le suivi des expérimentations, le registre des modèles et la promotion des versions.
• Mettre en place des évaluations continues: qualité, pertinence, robustesse, sécurité et non-régression.
• Développer et maintenir les chaînes CI/CD avec Azure DevOps ou GitHub Actions.
• Décrire et versionner les infrastructures avec Bicep et/ou Terraform.
• Automatiser le provisionnement, les tests, les contrôles de sécurité, les déploiements et les rollbacks.
• Mettre en place l'observabilité: logs, métriques, traces, latence, erreurs, consommation de tokens et coûts.
• Contribuer au diagnostic des incidents, à la documentation et au transfert de compétences aux équipes DSI.
• Implémenter les garde-fous IA: contrôle des outils, limitation des permissions, protection contre les prompt injections et validation humaine.
• Mettre en place le suivi des coûts par produit, environnement, modèle ou agent.
• Optimiser les modèles, quotas, capacités, caches et architectures selon les objectifs de coût, qualité et performance.

Profil

• Expérience significative en industrialisation de solutions ML ou GenAI en production.
• Très bonne maîtrise de Microsoft Azure, idéalement Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Search, Entra ID, Key Vault, Azure Monitor et services d'intégration.
• Expérience concrète en MLOps / LLMOps, avec MLflow, pipelines, registre, monitoring et évaluation.
• Maîtrise de Python, des API REST, du développement backend et des pratiques de software engineering.
• Expérience en IaC avec Bicep et/ou Terraform, CI/CD, Docker et conteneurisation.
• Connaissance de Snowflake et/ou Databricks.
• Autonomie, pragmatisme et orientation résultat; capacité à travailler dans un contexte en transformation; esprit de diagnostic et de priorisation; posture de coopération et de transfert de compétences.
• Français professionnel et anglais technique.

Atouts

• Une expérience de Copilot Studio, Microsoft 365 Copilot, Teams ou Power Platform est un véritable plus.
• La connaissance de MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) et des architectures multi-agents est appréciée.
• Une expérience Salesforce, notamment Sales Cloud ou Service Cloud, serait un plus.

Autres informations

• Taux journalier (TJM): 580