Ingénieur IA / Machine Learning – Azure - Freelance

Dans le cadre du renforcement d’une équipe Data & IA au sein d’un acteur majeur des services financiers digitaux, nous recherchons un Ingénieur IA / Machine Learning disposant d’un profil hybride, capable d’évoluer aussi bien sur les dimensions IA / Data Science que Cloud / industrialisation / production.

La mission s’inscrit dans un environnement exigeant, avec de véritables services IA en production et des enjeux forts autour de la qualité, de la sécurité et de la fiabilité des solutions déployées.

Vous interviendrez sur différents cas d’usage métiers liés notamment aux parcours clients, à la lutte contre la fraude et le blanchiment, aux workflows back-office, aux chatbots clients et prospects ainsi qu’à l’amélioration de la satisfaction client.

Les projets portent principalement sur le Machine Learning et l’IA générative, avec une intervention sur l’ensemble du cycle de vie des solutions : de la conception jusqu’à leur mise en production et leur maintien en conditions opérationnelles.

Vos principales missions

Vous participerez aux cadrages des projets : analyse des besoins et impacts, conception des solutions, estimation des charges et proposition de solutions IA/ML adaptées aux problématiques métiers.

Vous prendrez en charge le développement et l’industrialisation de solutions en Python, ainsi que leur déploiement dans un environnement Microsoft Azure, notamment via des applications conteneurisées avec Docker.

Vous contribuerez également à la mise en place et au déploiement des infrastructures Cloud nécessaires, dans une logique Infrastructure as Code, principalement avec Terraform.

Une attention particulière sera portée à la qualité et à la robustesse des solutions : tests unitaires, tests de non-régression automatisés, tests d’intégration et de charge, contrôles en préproduction et mise en place de guardrails pour les applications d’IA générative.

Vous participerez à la documentation des modèles et applications, à la préparation des mises en production ainsi qu’au suivi de leurs évolutions.

La mission comprend également une dimension Run, avec le suivi, l’analyse et la résolution d’incidents sur les applications du périmètre.

La répartition indicative de l’activité est de 80 % Build / 20 % Run, avec ponctuellement des phases de résolution d’incidents plus intensives.

Environnement technique

L’écosystème comprend notamment :

Python • Machine Learning • IA générative • Microsoft Azure • Databricks • Docker • Terraform • Copilot / solutions agentiques • Giskard • SonarQube

Les problématiques de sécurité occupent une place importante : sécurisation des architectures Azure, chiffrement et protection des données, gestion des secrets et coffres de clés, sécurisation des images Docker, gestion des logs et traitement de données confidentielles.

Vous serez amené à travailler avec des experts sécurité et architecture afin d’intégrer ces contraintes dès la conception des solutions.