Lead AI Engineer/Senior AI Engineer (H/F)

Summary: The Lead AI Engineer designs and develops AI solutions on Microsoft Azure, integrating cognitive services and LLMs. Responsibilities include implementing MLOps/LLMOps pipelines, developing REST APIs, and mentoring junior engineers while contributing to pre-sales and client support.

🎯 Vos missions :

• Conception et développement de solutions IA sur Microsoft Azure, intégrant Azure Cognitive Services, Azure AI Foundry, Azure Search et des composants avancés basés sur des LLM.
• Participation aux phases de cadrage, chiffrage, architecture, développement et déploiement de projets IA.
• Mise en œuvre de pipelines MLOps / LLMOps pour industrialiser la gestion et la livraison de modèles d’intelligence artificielle.
• Contribution à la mise en place de solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation), LangChain, MCP, et autres frameworks de traitement intelligent.
• Développement d’API Rest et intégration via SDK pour la mise à disposition des modèles dans des applications concrètes.
• Réalisation d’audits techniques, d’optimisations de pipelines IA et de recommandations stratégiques.
• Encadrement et formation de profils juniors ou confirmés, et animation de sessions techniques internes.
• Participation aux activités d’avant-vente, rédaction de propositions, et accompagnement des clients dans leurs choix technologiques.
• Nice to have : pilotage de petites équipes IA/Data, gestion de roadmap technique, mentoring.

### Profile

• Formation : Bac +5 en Ingénierie, Informatique, Mathématiques ou domaine équivalent.
• Compétences techniques :
• Maîtrise des langages Python et C++ pour le développement d'applications IA complexes
• Solide expérience des services Azure : Cognitive Services, AI Foundry, Azure Search.
• Expertise en IA générative et NLP avec LLM, RAG, LangChain, MCP…
• Connaissance approfondie des architectures API Rest, des SDK et de l'intégration applicative
• Nice to have : maîtrise de l’infrastructure Azure IaaS, conteneurisation avec Docker.
• Méthodologies & approche projet :
• Expérience complète : cadrage, chiffrage, développement, audit, optimisation et pilotage.
• Bonne connaissance des approches DevOps / MLOps / LLMOps.
• Encadrement de projet ou d’équipe, formation, accompagnement de profils techniques.
• Nice to have : management d’équipe IA ou tech lead confirmé.
• Certifications :
• MS AI-102 – Azure AI Engineer Associate
• Databricks Generative AI Engineer
• Qualités humaines :
• Curiosité technologique, passion pour l’IA et la résolution de problèmes complexes.
• Capacité à vulgariser des concepts IA et à accompagner les clients dans leur montée en compétence.
• Autonomie, rigueur, esprit de synthèse, sens du collectif