Senior AI / Cloud Engineer – GenAI & Full Stack (Azure / Python / React) - Freelance

Description de l'offre

Taux journalier (TJM): 650

Contexte client

Notre client est un acteur industriel de premier plan engagé dans l'industrialisation de cas d'usage d'IA générative afin d'accélérer l'automatisation de processus, fiabiliser l'accès à la connaissance et améliorer la productivité des équipes opérationnelles. Dans un contexte de mise à l'échelle (assistants conversationnels, chatbots et agents) et d'exigences élevées en matière de sécurité, réseau et conformité, l'enjeu est de sécuriser une mise en production robuste sur Azure.

Contexte & Objectifs

Programme d'industrialisation et de déploiement d'assistants conversationnels et d'agents IA destinés à des processus métiers (support interne, recherche documentaire, aide à la décision, automatisation). Passage du prototypage à des produits IA exploitables à l'échelle : sécurisés, observables, maintenables, conformes aux standards d'entreprise. Forte responsabilité sur l'architecture Azure et la mise en production (MLOps/LLMOps).

Périmètre

- Concevoir et développer des assistants conversationnels et agents IA (APIs Python FastAPI, orchestration LLM LangChain, RAG, agentification, gestion contexte/outils)

- Architecture Azure end-to-end : Azure Web Apps/Container Apps, VNet, Private Endpoints, DNS privé, RBAC, Managed Identities

- LLMOps : packaging, versioning, déploiement, promotion dev/recette/prod, rollback

- Azure AI Foundry, Azure AI Search (vectoriel/hybride), tuning retrieval/ranking

- Chaîne RAG complète : ingestion, extraction (Doc AI), chunking, embeddings, retrieval, évaluation, refresh

- IaC Terraform (modules, state, multi-env)

- CI/CD Azure DevOps / GitHub Actions, DevSecOps

- UI React / JavaScript pour les parcours conversationnels

- Qualité, observabilité (logs, traces, métriques), suivi GenAI (prompts, latence, coûts, qualité)

- Garde-fous IA : prompt injection, data leakage, traçabilité, gouvernance

- Cadrage métier : ateliers, user stories, MVP, mesure de valeur

- Documentation, runbooks, transfert de compétences

Modalités

- Démarrage : ASAP

- Durée : 1 an renouvelable

- Localisation : La Défense

- Télétravail : 3 jours / semaine

- TJM : 650€ maximum

Profil recherché

Profil recherché

Compétences techniques :

- Azure (avancé) : architecture sécurisée, réseau (VNet, Private Endpoints), intégration aux services IA, industrialisation

- Backend Python (senior) : APIs FastAPI, structuration applicative, tests, packaging

- IA générative : LLM, RAG, agentification, prompt engineering, stratégies d'évaluation (qualité, factualité, robustesse)

- LangChain (ou équivalent) : orchestration de chaînes RAG et d'agents, outils, mémoire/contexte

- Azure AI Search : recherche vectorielle/hybride, indexation, tuning retrieval/ranking

- IaC : Terraform (modules, state, environnements)

- CI/CD : Azure DevOps, GitHub Actions, DevSecOps

- Observabilité : logs, traces, métriques, suivi GenAI (prompts, latence, coûts)

- Front-end : React / JavaScript (UI assistant, consommation d'APIs)

- SQL et fondamentaux data

- LiteLLM, Mistral Doc AI appréciés

Compétences fonctionnelles :

- Approche orientée cas d'usage, transformation d'irritants opérationnels en solutions IA industrialisées

- Cadrage produit : priorisation, MVP, scale

- Industrialisation entreprise : sécurité, conformité, gestion des accès, traçabilité

- Formalisation en user stories, parcours conversationnels, critères d'acceptation

- Coordination multi-stakeholders (métiers, IT, sécurité, data, architecture)

Qualités personnelles :

- Seniorité et autonomie forte sur le delivery end-to-end

- Rigueur d'ingénierie (qualité, tests, documentation, maintenabilité)

- Pragmatisme : arbitrage MVP vs industrialisation, focus valeur et adoption

- Capacité à challenger les choix techniques (architecture, sécurité, performance, coûts)

- Esprit collaboratif

À propos de Collective.work

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