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Information importante
Type de contrat:
Freelance
Taux journalier :
550 €
Cette offre est à 0% de commission 🎉Date de démarrage :
2 à 4 semaines
Mode de travail :
Télétravail
Publié le :
16 juin 2026
Le besoin
Contexte :
Full remote
Bon niveau en anglais à l'oral et à l'écrit
Concevoir, déployer et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle sur l'écosystème Azure, en faisant le lien entre les modèles IA et les applications utilisées en production. Le poste combine développement logiciel, architecture cloud, MLOps et automatisation.
🏗️ Responsabilités clés
Développer des applications intégrant des modèles d'IA (Azure OpenAI, Azure AI Foundry, Azure ML).
Concevoir et maintenir des API REST et GraphQL sécurisées et performantes.
Mettre en place et gérer les pipelines CI/CD avec Azure DevOps.
Industrialiser le déploiement des modèles IA en production.
Intégrer les services IA avec les systèmes et données de l'entreprise.
Superviser les performances des modèles et des API.
Diffuser les bonnes pratiques de développement assisté par l'IA, notamment avec GitHub Copilot.
Participer à la gouvernance technique (sécurité, versioning, documentation, standards API).
🛠️ Compétences techniques attendues
Expertise forte :
Azure DevOps
Azure OpenAI / Azure AI Foundry
Architecture API (REST, GraphQL, OpenAPI)
GitHub Copilot
Python et/ou TypeScript
Bonne maîtrise :
Azure AKS, Functions, Service Bus
Infrastructure as Code (Terraform, Bicep)
Sécurité Azure (OAuth 2.0, Managed Identity, Key Vault)
Azure Machine Learning et MLOps
Profil recherché
Profil recherché :
5+ ans d'expérience en développement logiciel.
Au moins 2 ans sur des projets IA/ML en production.
Expérience concrète de mise en œuvre de fonctionnalités basées sur des LLM.
Capacité à concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées.
Capacité à former et accompagner les équipes sur les outils IA.
Bon niveau de communication avec des interlocuteurs techniques et métier.
⭐ Atouts supplémentaires
Expérience avec LangChain, Semantic Kernel ou PromptFlow.
Connaissance des pratiques d'IA responsable et de gouvernance des modèles.
Contributions open source.
Expérience de portail développeur (Backstage, Azure API Management).
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