Collective.work
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
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