AI Platform Engineer - Azure - Freelance (H/F)
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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 :
*
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)
*
Suivre l'industrialisation des solutions développées par l'équipe, du POC au run, et garantir leur mise à l'échelle sur Azure
*
Concevoir et maintenir des pipelines CI/CD/CT via GitHub Actions, intégrer les outils de qualité (SonarQube, quality gates)
*
Garantir un haut niveau d'exigence sur les bonnes pratiques Azure (sécurité, Infrastructure as Code, coûts, observabilité)
*
Mettre en place le monitoring spécifique aux solutions IA (LLMOps) : latence, coûts, dérive des réponses, feedback loops
*
Accompagner les Data Scientists et les équipes MLOps, arbitrer les choix d'architecture
Compétences requises :
*
Maîtrise d'Azure (obligatoire) : Azure Container Apps, Azure Functions, Azure AI / Azure OpenAI Service, Key Vault, Blob Storage
*
Administration d'organisations GitHub et conception de pipelines CI/CD/CT complexes (GitHub Actions)
*
Maîtrise de SonarQube, des quality gates, du Clean Code comme standard par défaut
*
Terraform, Docker, Python (expertise requise), Bash
*
Connaissance LLMOps : coûts/latence/drift des LLM, OpenAI API, Gemini API, MCP (Model Context Protocol)
*
SQL, notions BigQuery/GCP appréciées (interopérabilité cross-cloud Azure/GCP)
*
Posture de référent technique, capacité à fédérer une équipe et à diffuser une culture d'ingénierie exigeante
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