AI Engineer Senior Azure AI / MLOps / LLMOps - Mission Freelance - Freelance (H/F)
Collective.workSaaS B2BPubliée il y a 6 jours
580 €/j
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 2 octobre 2026
- Expérience
- Senior (6-10 ans)
- Langues
- Français, Anglais
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- Le TJM de cette mission se situe au-dessus de la médiane des 19 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 550 €/jour (moitié centrale : 450 à 600 €/jour).
- 120 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 296 pour ce métier en France.
- 1 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : GitHub Actions (57 missions), MLOps (84 missions), Azure DevOps (88 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil senior (6-10 ans) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Taux journalier (TJM): 580
Dans le cadre de l'industrialisation de ses produits Data et d'intelligence artificielle, notre client renforce son équipe Data & AI avec un AI Engineer Senior, orienté production.
L'objectif est de faire passer les initiatives IA du prototype à des produits fiables, sécurisés, observables et maintenables. La mission couvre à la fois les solutions de Machine Learning et d'IA générative : RAG, agents, outils, orchestrations et assistants de type Copilot.
Vous rejoindrez une équipe pluridisciplinaire composée d'un Architecte IA, de Data Scientists, d'un Product Owner IA et d'équipes Cloud, Data, Sécurité, Développement et Métiers.
VOS MISSIONS
AZURE AI ET PLATEFORME CLOUD
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Concevoir et déployer les composants nécessaires aux produits IA sur Microsoft Azure.
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Industrialiser Azure AI Foundry, Azure OpenAI, Azure AI Search, les API, les runtimes d'agents et les mécanismes de RAG.
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Contribuer à la conception d'assistants métiers et de solutions Microsoft Copilot / Copilot Studio.
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Mettre en œuvre les exigences d'identité, d'accès, de secrets, de chiffrement, de réseau privé et de journalisation.
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Intégrer les solutions IA avec les plateformes data, notamment Snowflake et/ou Databricks, ainsi qu'avec les systèmes métiers.
MLOPS, LLMOPS ET AUTOMATISATION
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Construire des pipelines reproductibles pour l'entraînement, l'évaluation, le déploiement et la supervision des modèles.
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Industrialiser le cycle de vie des prompts, modèles, embeddings, index, agents et configurations.
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Utiliser MLflow pour le suivi des expérimentations, le registre des modèles et la promotion des versions.
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Mettre en place des évaluations continues : qualité, pertinence, robustesse, sécurité et non-régression.
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Développer et maintenir les chaînes CI/CD avec Azure DevOps ou GitHub Actions.
INFRASTRUCTURE AS CODE ET EXPLOITATION
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Décrire et versionner les infrastructures avec Bicep et/ou Terraform.
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Automatiser le provisionnement, les tests, les contrôles de sécurité, les déploiements et les rollbacks.
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Mettre en place l'observabilité : logs, métriques, traces, latence, erreurs, consommation de tokens et coûts.
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Contribuer au diagnostic des incidents, à la documentation et au transfert de compétences aux équipes DSI.
SÉCURITÉ ET FINOPS
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Implémenter les garde-fous IA : contrôle des outils, limitation des permissions, protection contre les prompt injections et validation humaine.
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Mettre en place le suivi des coûts par produit, environnement, modèle ou agent.
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Optimiser les modèles, quotas, capacités, caches et architectures selon les objectifs de coût, qualité et performance.
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Expérience significative en industrialisation de solutions ML ou GenAI en production.
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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.
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Expérience concrète en MLOps / LLMOps, avec MLflow, pipelines, registre, monitoring et évaluation.
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Maîtrise de Python, des API REST, du développement backend et des pratiques de software engineering.
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Expérience en IaC avec Bicep et/ou Terraform, CI/CD, Docker et conteneurisation.
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Connaissance de Snowflake et/ou Databricks.
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Une expérience de Copilot Studio, Microsoft 365 Copilot, Teams ou Power Platform est un véritable plus.
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La connaissance de MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) et des architectures multi-agents est appréciée.
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Une expérience Salesforce, notamment Sales Cloud ou Service Cloud, serait un plus.
QUALITÉS PROFESSIONNELLES
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
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : Débutant accepté
Rémunération : 580 € par jour
Code ROME : M1889 Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
Dernière mise à jour chez France Travail : 12/09/2026
Source : France Travail — offre reprise sous la Licence de réutilisation de la base de données des offres d'emploi (francetravail.io).
Compétences attendues
Indispensables
- Azure
- MLOps
- Machine Learning
- Snowflake
- CI/CD
- Azure DevOps
- GitHub Actions
- Terraform
Appréciées
- Vault
- Python
- Docker
- Salesforce
- Anglais technique

