Développeur IA / Ingénieur IA – Azure AI & LangChain
Concevoir, développer et industrialiser des solutions d’IA générative et conversationnelle basées sur les services Microsoft Azure AI et les frameworks LangChain / LLMOps, afin de créer des applications intelligentes à forte valeur métier (chatbots, copilotes, RAG, automatisation documentaire, etc.).
Développer des applications basées sur les LLM (Large Language Models) via Azure OpenAI Service
Mettre en œuvre des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) avec LangChain
Concevoir des chaînes de traitement IA (prompt engineering, agents, tools, memory)
Intégrer des modèles IA dans des applications web, API ou outils internes
Utiliser et configurer :
Azure OpenAI (GPT, embeddings, assistants)
Azure AI Search (indexation, recherche vectorielle)
Azure AI Services (Vision, Speech, Language)
Azure Machine Learning (déploiement et monitoring de modèles)
Mettre en place des bases vectorielles (Azure AI Search, Cosmos DB, PostgreSQL + pgvector…)
Concevoir des architectures IA scalables et sécurisées sur Azure
Déployer des solutions via CI/CD, conteneurs et microservices
Implémenter des pratiques LLMOps / MLOps
Optimiser les coûts, performances et latence des appels LLM
Mettre en place des stratégies de monitoring des modèles
Gérer la sécurité des données et les accès (RBAC, Key Vault)
Appliquer les principes de Responsible AI
Tester, évaluer et améliorer la qualité des réponses des modèles
Expérience avec les LLM (GPT, Claude, Mistral, etc.)
Maîtrise de LangChain (chains, agents, tools, memory)
Bonne compréhension du RAG, embeddings et bases vectorielles
Prompt engineering avancé
Azure OpenAI Service
Azure AI Search (vector search)
Azure AI Services (Vision, Speech, Language)
Azure ML (déploiement, endpoints, monitoring)
Stockage : Blob Storage, Cosmos DB, PostgreSQL
Python (obligatoire)
APIs REST, FastAPI ou Flask
Notions Node.js appréciées
Git, Docker, Kubernetes
Manipulation de données (Pandas, JSON, pipelines ETL légers)
CI/CD (Azure DevOps ou GitHub Actions)
Monitoring & logs (App Insights, Log Analytics)
Frameworks alternatifs : LlamaIndex, Semantic Kernel
Fine-tuning ou adaptation de modèles
Expérience chatbot / voicebot
Connaissance sécurité & conformité (RGPD, données sensibles)
Bac+5 en informatique, data ou IA
2+ ans en développement Python
Expérience concrète sur des projets LLM / GenAI
Esprit orienté produit et cas d’usage métier
Capacité à vulgariser des sujets IA complexes
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