Ingénieur IA Générative - Azure - Freelance

Contexte

Notre client est un grand groupe industriel international du secteur de l'énergie et du manufacturing, actuellement engagé dans une transformation digitale d'ampleur portée par son nouvel actionnaire. Dans ce cadre, l'organisation cherche à intégrer des briques d'intelligence artificielle générative au cœur de l'ensemble de ses processus métier, de la réponse aux appels d'offres à la gestion de la supply chain, afin de gagner en réactivité et en efficacité opérationnelle.

L'entité interne en charge de la donnée et de l'intelligence artificielle a lancé, il y a environ dix-huit mois, la construction d'une plateforme d'IA générative d'entreprise. Après une phase de preuve de concept centrée sur le RAG, la plateforme est aujourd'hui industrialisée et déployée en production sur Azure. Elle repose sur une infrastructure solide (pipelines, Terraform, forte disponibilité de service) et une architecture volontairement modulaire et abstraite, pensée pour rester agnostique vis-à-vis des fournisseurs de modèles.

L'équipe, resserrée et majoritairement composée de profils externes spécialisés, souhaite se renforcer pour accélérer sur ses chantiers prioritaires : l'intégration de connecteurs MCP à forte valeur ajoutée (CRM, ERP, plateforme de données) et le déploiement d'agents autonomes au service de l'automatisation des processus métier.

La plateforme cible centralise l'accès à l'information et aux capacités d'IA de l'entreprise autour d'un principe de source unique de vérité : quel que soit le point d'entrée (application web, mobile, poste de travail ou modules intégrés aux outils bureautiques), l'utilisateur retrouve le même niveau d'information et de fonctionnalités. Elle s'appuie sur une passerelle LLM (LiteLLM), un catalogue de connecteurs MCP exposant les systèmes de l'entreprise, un service de RAG mutualisé consommable par de multiples agents, ainsi qu'une bibliothèque d'agents préconçus organisés par communautés métier.

Le consultant interviendra sur la conception et l'industrialisation de ces composants, avec une attention particulière portée aux chantiers en cours : l'intégration sécurisée de nouveaux connecteurs MCP, la gestion fine des accès et la propagation de l'identité de l'utilisateur jusqu'aux données, et l'exploration des agents autonomes exécutés en tâches planifiées.

Au-delà de la dimension purement technique, la mission comporte une composante d'interface entre les équipes métier et la technologie. Le client recherche un profil capable non seulement de contribuer au code et à la plateforme, mais aussi de comprendre le besoin métier, de vulgariser les capacités de l'IA auprès d'interlocuteurs non techniques et de faire le lien entre les usages attendus et les solutions déployées.

Missions

• Concevoir et faire évoluer des composants de plateforme d'IA fiables et passant à l'échelle, alignés sur les besoins métier
• Enrichir le catalogue de connecteurs MCP en intégrant de nouveaux systèmes d'entreprise à forte valeur ajoutée
• Renforcer la gestion des accès et la propagation de l'identité utilisateur jusqu'aux sources de données
• Contribuer à l'exploration et à l'industrialisation d'agents autonomes au service de l'automatisation des processus
• Faciliter l'adoption des solutions en assurant le lien entre les équipes métier et la technologie
• Développer et maintenir des services et API d'IA en Python et FastAPI
• Mettre en œuvre des workflows LLM : prompting, orchestration, appel d'outils (tool calling), RAG et traitement documentaire
• Intégrer les services Azure AI (AI Foundry, AI Search, Document Intelligence, stockage et bases de données)
• Connecter les solutions d'IA aux systèmes d'entreprise via MCP (CRM, ERP, achats, environnement bureautique, sources de données financières)
• Optimiser la performance, la fiabilité, la latence, l'efficience des coûts et la qualité des réponses
• Mettre en place la supervision, la journalisation et les alertes (Log Analytics) ainsi qu'une gestion sécurisée des accès et des secrets (Azure KeyVault)
• Respecter et promouvoir les principes de gouvernance de l'IA, de sécurité et de documentation
• Appliquer les bonnes pratiques d'ingénierie logicielle : gestion de version, intégration et déploiement continus, conteneurisation
• Collaborer avec les équipes produit, métier, architecture, cybersécurité et infrastructure
• Vulgariser les capacités de la plateforme auprès des équipes métier et les accompagner dans la définition de leurs cas d'usage

Livrables attendus

• Services et connecteurs MCP développés, testés, documentés et déployés en production
• Workflows et agents d'IA opérationnels répondant aux cas d'usage métier priorisés
• Tableaux de bord de supervision et dispositifs d'alerte associés
• Documentation technique et fonctionnelle à jour, facilitant la maintenance et la reprise
• Supports de vulgarisation et sessions d'accompagnement des équipes métier

Outils & Environnement

• Langages et frameworks : Python, FastAPI
• Passerelle LLM : LiteLLM
• Connecteurs MCP (CRM, ERP, achats, environnement bureautique, sources financières)
• Services Azure AI : AI Foundry, AI Search, Document Intelligence
• Stockage : Azure Storage Account, bases de données SQL / NoSQL
• Gestion des secrets : Azure KeyVault
• Supervision : Log Analytics
• Outils de développement : Git, intégration et déploiement continus (CI/CD), conteneurisation
• Infrastructure : pipelines, Terraform

Conditions de travail

• Date de démarrage : ASAP
• Durée : Longue durée
• Localisation : Île-de-France (Paris)
• Présentiel : 2 jours par semaine (flexible)
• Expérience : 4 à 7 ans
• Langue : Anglais C1
• Déplacements : Non
• TJM : Selon profil