Mission freelance Développeur IA

Contexte

· Notre client déploi, sa plateforme d’IA générative d’entreprise, pour accélérer et sécuriser les usages métiers (assistants, recherche documentaire, automatisation). La solution s’appuie sur OpenWebUI en open source et l’écosystème Microsoft Azure (Azure OpenAI Services, Azure AI Foundry).

· L’enjeu est de fiabiliser le build et le run en production, d’intégrer l’application au SI (sécurité, réseau, supervision, coûts), et d’animer un cycle d’amélioration continue en lien avec un référent technique et le Product Owner.

· La mission inclut aussi un accompagnement aux cas d’usage métiers afin d’industrialiser des chaînes RAG, d’optimiser l’expérience utilisateur et de garantir la conformité et la gouvernance des données.

Mission

· Intégrer l’équipe technique IA comme développeur/intégrateur cloud.

· Build

· Packager, étendre et intégrer OpenWebUI dans le contexte inscrit (authentification SSO/RBAC, configuration, extensions/plugins, UX).

· Concevoir et mettre en œuvre des pipelines RAG sur Azure (ingestion, chunking, embeddings, indexation, recherche) avec Azure AI Search et Azure OpenAI.

· Industrialiser l’infrastructure via Terraform (réseaux, AKS/Container Apps, ACR, Key Vault, Storage, AI Foundry, Azure OpenAI, APIM), conteneuriser avec Docker, et automatiser via CI/CD (Azure DevOps/GitHub Actions).

· Sécurité by design: réseaux privés, Private Endpoints, Managed Identities, chiffrement, secrets management, conformité RGPD.

· Run

· Mettre en place l’observabilité (Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights), définir SLO/SLA, tableaux de bord et alertes, runbooks et processus d’incident.

· Assurer le MCO: mises à jour OpenWebUI et dépendances, correctifs sécurité, sauvegardes/restauration, capacité et performance.

· FinOps: suivi d’usage/tokens, optimisation de coûts, quotas, dimensionnement.

· Produits et cas d’usage

· Travailler en synergie avec le référent technique et le PO: cadrage technique, grooming, roadmap, priorisation.

· Assistance à la mise en place des usages métier: prompt engineering, évaluation qualité/sécurité, garde-fous, tests utilisateurs, investigation des résultats et du fonctionnement fin de l’application

· Contribuer à la documentation, au transfert de compétences et à la dynamique communautaire (interne et, si pertinent, contributions OpenWebUI).

Livrables attendus: architecture cible (DAT) et dossiers d’exploitation (DEX), modules Terraform, images et charts/deploiements, pipelines CI/CD, tableaux de bord de supervision, runbooks, guide d’usage et de sécurité, notes de version.

Compétences souhaitées

· Open source et communauté

· Maîtrise d’OpenWebUI (déploiement, configuration avancée, extensions/plugins, hardening).

· Culture du travail communautaire: revues de code, documentation, gestion d’issues/PR, partage de bonnes pratiques.

· IA générative

· LLM, RAG, embeddings, évaluation de prompts; maîtrise de Python (traitements, API, tests), frameworks type LangChain/LlamaIndex appréciés.

· Connaissance des vecteurs et index (Azure AI Search, pgvector, etc.) et des garde-fous (content filtering, red teaming).

· Cloud Azure

· Azure OpenAI Services, Azure AI Foundry; Azure Kubernetes Service ou Container Apps, ACR, Key Vault, Storage, Azure API Management, Azure AI Search.

· Réseau et sécurité: VNet, Private Link, RBAC, Managed Identities, OAuth2/OIDC/SSO; Azure Policy et gouvernance.

· Observabilité: Azure Monitor, Log Analytics, Application Insights; SLO/SLA, alerting.

· Dev/Infra

· Terraform (modules, gestion d’état, pipelines), Docker (build, hardening, scanning), CI/CD (Azure DevOps/GitHub Actions), tests et qualité.

· Bases solides en Linux, scripting, Git, notions Kubernetes/Helm.