AI Platform Engineer - Azure - Freelance (H/F)
Collective.workSecteur publicPubliée hier
500 €/j
- Lieu
- Paris · Sur site
- Durée
- 3 ans
- Démarrage
- 9 octobre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- Langues
- Français
- 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 en dessous de la médiane des 28 missions de votre métier et de votre séniorité de notre catalogue dont l'annonce publie un budget, dont la médiane est de 575 €/jour (moitié centrale : 400 à 635 €/jour).
- 133 missions ingénieur ia sont ouvertes à Paris en ce moment, sur 325 pour ce métier en France.
- 0 % des missions ingénieur ia de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : SonarQube (54 missions), GitHub Actions (61 missions), Vault (76 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
Taux journalier (TJM): 500
Séniorité : 5-8 ans d'expérience
Contexte : Rejoindre une équipe Data & IA en tant que garant de l'excellence technique et de l'industrialisation des solutions IA, du commit jusqu'à la production. L'IA est opérée principalement sur Azure, en synergie avec une Data Platform sur GCP.
Missions :
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Administrer les repositories GitHub de l'équipe (organisation, droits d'accès, branch protection, gestion des secrets), définir et faire respecter les conventions (Clean Code, revue de code)
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Suivre l'industrialisation des solutions développées par l'équipe, du POC au run, et garantir leur mise à l'échelle sur Azure
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Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD/CT via GitHub Actions, intégrer les outils de qualité (SonarQube, quality gates)
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Garantir un haut niveau d'exigence sur les bonnes pratiques Azure (sécurité, Infrastructure as Code, coûts, observabilité)
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Mettre en place le monitoring spécifique aux solutions IA (LLMOps) : latence, coûts, dérive des réponses, feedback loops
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Accompagner les Data Scientists et les équipes MLOps, arbitrer les choix d'architecture
Compétences requises :
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Maîtrise d'Azure (obligatoire) : Azure Container Apps, Azure Functions, Azure AI / Azure OpenAI Service, Key Vault, Blob Storage
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Administration d'organisations GitHub et conception de pipelines CI/CD/CT complexes (GitHub Actions)
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Maîtrise de SonarQube, des quality gates, du Clean Code comme standard par défaut
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Terraform, Docker, Python (expertise requise), Bash
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Connaissance LLMOps : coûts/latence/drift des LLM, OpenAI API, Gemini API, MCP (Model Context Protocol)
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SQL, notions BigQuery/GCP appréciées (interopérabilité cross-cloud Azure/GCP)
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Posture de référent technique, capacité à fédérer une équipe et à diffuser une culture d'ingénierie exigeante
Entreprise : Collective.work
Lieu de travail : 75 - Paris
Type de contrat : Profession libérale — Emploi non salarié
Expérience : Débutant accepté
Rémunération : 500 € par jour
Code ROME : M1860 Architecte cloud
Dernière mise à jour chez France Travail : 18/09/2026
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
- GCP
- CI/CD
- GitHub Actions
- SonarQube
- MLOps
- Vault
- Terraform
Appréciées
- Docker
- Python
- LLM
- SQL
- BigQuery