Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Azure AI Foundry

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant , recherche pour l’un de ses clients un Expert GenAI Azure H/F dans le cadre d’une mission stratégique autour de l’ Intelligence Artificielle Générative . Vous interviendrez dans un environnement Azure structuré, sécurisé et gouverné ( Landing Zones, sécurité, DevOps ), en collaboration étroite avec les équipes cloud, data, sécurité, DevOps et métiers . La mission couvre l’ensemble du cycle de vie des solutions GenAI, de la conception à l’industrialisation , avec un fort enjeu de qualité, de gouvernance et de création de valeur métier . Vos responsabilités: Concevoir et déployer des architectures GenAI performantes ( LLM, RAG, Hybrid Search ) adaptées aux contraintes métier et réglementaires . Sélectionner, configurer et optimiser les modèles via Azure OpenAI Service et orchestrer les chaînes GenAI avec LangChain . Industrialiser et mettre en production des solutions GenAI robustes, sécurisées et scalables sur Azure. Mettre en œuvre des pratiques LLMOps : observabilité, traçabilité, testing et optimisation des coûts . Automatiser l’infrastructure et les déploiements via Terraform (IaC) et des pipelines CI/CD multi-environnements . Piloter la gouvernance GenAI ( qualité, coûts, FinOps, monitoring ). Accompagner et acculturer les équipes techniques, jouer un rôle de référent et mentor GenAI Azure , et proposer des cas d’usage innovants à fort impact . Objectifs & livrables Architectures GenAI validées et industrialisées sur Azure. Solutions GenAI sécurisées, observables et optimisées en coûts . Pipelines CI/CD et déploiements automatisés . Dispositifs LLMOps opérationnels . Documentation technique et supports d’acculturation . Compétences techniques attendues: GenAI & Azure AI: Azure OpenAI Service Architectures LLM, RAG, embeddings Azure AI Search ( vector & hybrid search ) Azure AI Foundry LangChain et prompt engineering avancé LLMOps & Qualité: Observabilité et traçabilité des LLM LangSmith ou outils équivalents Testing de solutions GenAI Monitoring, logs et métriques Cloud, Sécurité & DevOps: Azure ( compute, networking, identity, security ) Terraform avancé (IaC) CI/CD ( Azure DevOps, GitHub Actions ) Sécurité cloud et standards entreprise Gouvernance & FinOps: Maîtrise des coûts Azure et GenAI Gouvernance IA et cloud Cloud Adoption Framework

Dans le cadre d’initiatives stratégiques autour de l’intelligence artificielle et du machine learning, un grand groupe industriel lance un appel d’offres pour renforcer ses équipes avec un Azure Cloud Engineer senior . La mission consiste à concevoir et déployer une plateforme d’exploration AI/ML (sandbox) sécurisée, scalable et industrialisable, destinée à permettre aux équipes data et innovation d’expérimenter et prototyper des cas d’usage IA sans impact sur les environnements de production. Le consultant interviendra sur le déploiement et la structuration d’une plateforme AI/ML basée sur Microsoft Azure, en cohérence avec une architecture existante. Les responsabilités incluent notamment : Conception et déploiement d’une architecture cloud modulaire et scalable Mise en place d’une sandbox AI/ML sécurisée et isolée Support de plusieurs frameworks ML/AI Développement d’ APIs abstraites pour faciliter l’adoption utilisateur Implémentation de pipelines automatisés (CI/CD, MLOps) Gestion des données : gouvernance, conformité et sécurité Mise en œuvre de dashboards de monitoring et d’analytique Documentation complète et transfert de compétences Maintenance, qualité et correction des anomalies

Cadrer et analyser les besoins métiers liés à des projets IA (LLM, chatbots, automatisation, dashboards) Concevoir, développer et déployer des solutions d’IA générative et conversationnelles Exploiter les outils Copilot Studio, Copilot 365, Azure AI Foundry, Azure AI Search Participer à la structuration et l’évolution du GenAiCC (standards, bonnes pratiques, gouvernance IA) Rédiger les analyses fonctionnelles et techniques ainsi que la documentation associée Contribuer au monitoring, à l’optimisation des performances et des coûts Assurer une veille technologique active et proposer des améliorations continues Travailler en collaboration étroite avec les équipes techniques et métiers

Dans le cadre d’une mission longue au sein d’un centre d’excellence en IA générative d’un grand groupe international du secteur de la banque privée , nous recherchons un AI Engineer Senior spécialisé dans l’écosystème Microsoft Azure . Le consultant interviendra sur un assistant IA métier déjà en production , connecté au CRM, avec pour objectifs principaux : l’ industrialisation de la solution existante, l’ extension des cas d’usage , l’amélioration de la scalabilité , de la robustesse , de la sécurité et de la maîtrise des coûts . La mission s’inscrit dans un environnement structuré, organisé autour d’équipes Produits (conception de solutions IA) et Plateformes (Cloud, Sécurité, DevSecOps, Observabilité). Les principales responsabilités sont : Concevoir et implémenter des architectures d’IA générative . Développer et faire évoluer des agents IA / assistants métier . Travailler sur des problématiques LLM, RAG, embeddings, prompt engineering et orchestration d’agents . Intégrer les solutions IA dans le SI existant via APIs et services Microsoft. Connecter les agents à différentes sources de données métiers . Mettre en place et maintenir le monitoring en production . Optimiser en continu la qualité des réponses , les performances et les coûts . Gérer les anomalies et évolutions mineures en production. Travailler en mode Agile (Scrum) avec reporting régulier. Contribuer à la documentation technique et au partage de bonnes pratiques. Compétences attendues Compétences techniques Expérience confirmée en IA générative et agents IA . Maîtrise des concepts : LLM RAG Embeddings Prompt engineering Tool calling Expérience avec des frameworks d’orchestration d’agents (ex. Semantic Kernel ou équivalent). Très bonne connaissance de l’écosystème Microsoft Azure , notamment : Copilot Studio Azure AI Foundry / Fabric API Management Power Platform & Dataverse Azure Functions Développement : Python (impératif) C# JavaScript Sensibilité aux pratiques DevSecOps , monitoring et observabilité. Certifications (appréciées) Azure AI Engineer (AI-102) Azure AI Fundamentals (AI-900) Azure Developer (AZ-204) Langues Français requis Anglais professionnel

Dans le cadre de sa feuille de route IA, nous sommes à la recherche d’un (e) Data Scientist / Machine Learning Engineer confirmé. Ce poste requiert une expertise en Data Science orientée vers le Machine Learning, avec au moins 5 à 7 ans d'expérience. Les candidats doivent posséder une connaissance approfondie des modèles supervisés, ainsi qu'une maîtrise du langage Python et de l'écosystème ML. Ce rôle est crucial pour l'optimisation de l'expérience client grâce à l'intégration de l'IA et du Machine Learning dans les processus opérationnels. Responsabilités Principales : Concevoir et optimiser les scores d'octroi et de comportement, en explorant des approches innovantes. Assurer le monitoring de la dérive des modèles. Collaborer avec les équipes Métiers et Risque. Optimiser l'expérience client en intégrant des modèles d’IA en temps réel sous forme d’API. Participer à l’architecture technique en suivant les meilleures pratiques de développement. Prototyper et déployer des solutions d’IA Générative pour transformer les processus internes. Évaluer et monitorer les performances des agents. Exigences Clés 5-7 ans d’expérience en Data Science et Machine Learning. Expérience en modèles supervisés: Logistic Regression, Tree-based models, Gradient Boosting (XGBoost / LightGBM). Maîtrise du langage Python et de l’écosystème ML (Pandas, Scikit-learn, MLflow). Expérience en déploiement de modèles API et pipelines automatisés. Atouts Souhaitables Connaissance de Snowflake et enjeux bancaires. Expérience avec les outils Azure (Azure ML, Foundry). Familiarité avec les approches explicables (SHAP/LIME). Autres Détails Ce poste se situe dans un environnement orienté vers l’écosystème Data Engineering et MLOps. Il est attendu une excellente maîtrise de l’intégration CI/CD, des tests et du monitoring, ainsi qu'une bonne connaissance des outils tels que Databricks, pySpark, Confluence, JIRA et Bitbucket. Il est essentiel d’être à l’aise avec la modélisation ML et l’architecture du SI. Lieu : LILLE Télétravail : 2 jours par semaine