IA engineer (LLM RAG) ecosystem microsoft (python)

Dans le cadre de l’accélération du déploiement de l’IA générative, le pôle souhaite renforcer ses capacités de delivery sur la technologie Microsoft Copilot Studio.

Principales responsabilités

Conception technique et mise en œuvre

• Participer, en binôme avec le PO/BA, à la qualification technique des cas d’usage en sortie de cadrage métier, et challenger la faisabilité sous Copilot Studio.

• Concevoir l’architecture des agents Copilot Studio

• Développer et mettre en œuvre les agents Copilot Studio en s’appuyant sur les capacités natives ainsi que sur les extensions custom (Power Automate, plugins, MCP, connecteurs custom).

• Affiner les prompts et fiabiliser les réponses

• Se tenir au courant des nouveautés mises à disposition par Microsoft sur Copilot Studio, la Power Platform et l’écosystème AI Foundry, et identifier les apports potentiels dans le contexte du projet

Contribution à l’exploitation des solutions

• Mettre en place le monitoring des agents en production (qualité des réponses, taux d’adoption, performance, coûts).

• Contribuer à l’amélioration continue des agents en lien avec le PO/BA : analyse des retours utilisateurs, optimisation des topics et des flows, enrichissement des sources de connaissance.

• Prendre en charge les anomalies et évolutions mineures pendant les phases de recette et de production.

• Proposer des optimisations de coûts liées à l’usage des solutions (consommation Copilot Studio, appels LLM, requêtes Dataverse).

Collaboration au sein de l’équipe

• Travailler en binôme étroit avec le PO/BA : participation aux ateliers métier lorsque pertinent, contribution à la rédaction des user stories, alignement continu sur le backlog.

• Contribuer à la documentation technique, au partage de bonnes pratiques et à la montée en compétences des équipes internes sur Copilot Studio et la Power Platform.

• Rapporter au Product Owner sur l’avancement de ses tâches.

• Alerter l’équipe sur les éventuelles difficultés rencontrées ou risques de retard.

Compétences attendues

Compétences techniques

• Expériences avérées dans la mise en œuvre d’agents et d’architectures IA

• Maîtrise des concepts : LLM, RAG, embeddings, prompt engineering et tool calling

• Expérience avec des frameworks d’orchestration d’agents notamment Semantic Kernel ou équivalents

• Excellente connaissance de l’écosystème Microsoft notamment Microsoft Foundry, Copilot Studio, Microsoft Fabric, Azure API Management, Dataverse, Power Platform, Azure Functions

• Maitrise des langages de développement Python, C# et Javascript

• Sensibilité aux bonnes pratiques DevSecOps, monitoring et observabilité

Certifications souhaitées

• AI‑102 - Azure AI Engineer Associate

• AI‑900 - Azure AI Fundamentals

• AZ‑204 - Azure Developer Associate