Mission freelance Ingénieur MLOps / LLMOps, Azure AI & Copilot Studio
Paris
Orcan Intelligence
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Pour notre client, nous rechechons en ce moment un Ingénieur MLOps / LLMOps, Azure AI & Copilot Studio.
Objectifs de la mission
Instrumenter et établir une base de référence de l'agent existant : qualité de la récupération, troncature du contexte, limitations de débit (throttling), latence et ancrage des réponses dans les sources, mesurés sur des cas métier réels
Distinguer les limites intrinsèques de la plateforme des problèmes de paramétrage et de prompt, et restituer cette distinction de façon claire à un public non technique
Recommander et faire valider une architecture cible : optimisation au sein de Copilot Studio, ou bascule vers Azure AI Foundry / Azure OpenAI avec une couche de récupération dédiée
Construire la chaîne de traitement et de récupération en production : ingestion, découpage des documents, embeddings, indexation, recherche hybride et reranking
Mettre en place un dispositif d'évaluation avec jeux de données de référence et tests de non-régression, afin que chaque évolution soit mesurée et non supposée
Implémenter la CI/CD, la séparation des environnements, le versioning des prompts et des configurations, ainsi que les procédures de retour arrière
Déployer le monitoring et l'observabilité : coût et consommation de tokens par requête, modes de défaillance, dérive, boucle de retour utilisateurs
Garantir la conformité en matière de localisation des données, de gestion des accès, de traitement des données personnelles et de piste d'audit, en cohérence avec les politiques groupe et la gouvernance des modèles
Documenter la solution et assurer le transfert de compétences vers les équipes internes
Profil recherché
5 ans+ en ingénierie data ou ML, dont au moins 2 ans sur des systèmes d'IA générative en production, et non uniquement en POC
Maîtrise de l'écosystème Azure : Azure AI Foundry / Azure OpenAI, Azure AI Search, Functions, Key Vault, Azure DevOps ou GitHub Actions
Pratique confirmée de Microsoft Copilot Studio et de la Power Platform : stratégie d'environnements, politiques DLP, connaissance concrète des limites de capacité et de throttling
Conception éprouvée d'architectures RAG à l'échelle : stratégie de découpage, récupération hybride, reranking, gestion de la fenêtre de contexte
Outils d'évaluation et d'observabilité (Azure AI Evaluation, RAGAS, LangSmith ou équivalent)
Python, infrastructure as code (Bicep ou Terraform), Git
Expérience de la livraison en environnement réglementé
Capacité à remettre en question un diagnostic établi de manière constructive, en étayant l'alternative par des éléments factuels
Environnement de travail
Vous intervenez au sein d'une fonction risque d'un groupe international, en lien direct avec les équipes métier à l'origine du besoin et avec le department data qui opère la plateforme. La mission est transverse : une part importante du travail consiste à objectiver le diagnostic auprès de sponsors non techniques, puis à industrialiser une solution qui a jusqu'ici été portée en mode exploratoire.
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