Lead MLOps – Expert Python RAG Conversationnel production informatique (Azure Cloud – Full Micr[...]

Overview

Lead MLOps – Expert PythonRAG Conversationnel Production (Azure Cloud – Full Microsoft)

Dans un contexte cabinet / finance / environnement régulé, nous recherchons un Lead MLOps senior , expert Python, ayant déjà mis en production un RAG conversationnel sur Azure .

Il ne s’agit pas d’un rôle de Data Scientist ni d’un profil POC. Nous cherchons un Lead Engineering capable d’industrialiser, structurer et opérer un système GenAI en production , dans un environnement complexe et multi-acteurs.

Responsibilities

• Transformer un RAG conversationnel (POC ou existant) en système production-grade .

• Concevoir et structurer l’architecture technique sur Azure Cloud .

• Mettre en place les pipelines CI/CD et MLOps adaptés aux systèmes LLM/RAG.

• Déployer, monitorer et opérer la solution en production.

• Définir les standards de gouvernance IA, versioning, auditabilité et conformité.

• Interagir étroitement avec les architectes Azure et équipes Ops Cloud .

• Être force de proposition, cadrer, arbitrer et assumer les décisions techniques.

• Passer du POC à la PROD de manière structurée et mesurable .

Azure Expertise

Maîtrise concrète des environnements Azure :

• Azure OpenAI

• Azure AI Search / Vector Search

• Azure ML / Fabric / Databricks

• Azure DevOps / GitHub Actions

• AKS ou services managés Azure

• Monitoring Azure (logs, métriques, alerting)

Capacité à dialoguer techniquement avec les architectes et équipes Ops Azure.

RAG Conversationnel – Exigences

• Architecture modulaire (ingestion / retrieval / génération découplés)

• Gestion du contexte conversationnel

• Optimisation retrieval (chunking, reranking, hiérarchisation)

• Contrôle des hallucinations

• Monitoring qualité & performance

• Évaluation automatisée (LLM-as-a-Judge, métriques retrieval, A/B testing)

MLOps – Cœur du rôle

• Pipelines CI/CD pour ML / GenAI

• Versioning code / data / modèles

• Tests unitaires & intégration

• Monitoring technique (latence, coûts, erreurs)

• Monitoring sémantique (qualité des réponses)

• Rollback & gestion des incidents

• Gouvernance IA & standards engineering

Engineering

• Python expert (FastAPI, modularité, clean architecture)

• Structuration claire du code

• Gitflow maîtrisé

• Scalabilité & résilience

• Documentation et standards d’équipe

Profil recherché

• 7–10+ ans d’expérience

• Lead MLOps / ML Engineering senior

• Expérience démontrée de mise en production RAG conversationnel sur Azure

• Habitué aux environnements cabinet / finance / régulés

• Leadership affirmé, capacité à s’imposer

• Capable de proposer des solutions pragmatiques et surtout de les exécuter

Environnement de travail

• Localisation : Paris centre

• Télétravail partiel possible

• Environnement exigeant mais agile

• Culture d’équipe forte, esprit “team spirit”

• Mode de fonctionnement dynamique, proche d’un esprit startup

• Forte exposition aux enjeux stratégiques IA

Ce que nous ne recherchons pas

• Profils orientés uniquement Data Science

• RAG prototype / non production-grade

• Expérience Azure superficielle

• Manque d’expérience MLOps réelle

• Profil incapable de structurer et gouverner

Profil candidat

Profil recherché

Lead IA / Lead RAG / Lead ML Eng ou Architecte GenAI

Capacité à concevoir + exécuter + industrialiser

Forte seniorité sur le passage POC → PROD

Habitué aux environnementsfinance / audit / assurance / regulated

Assertif , capable de tenir une ligne, d’arbitrer et d’imposer des standards

Visionproduit + technique + delivery

Excellent communicant avecC-level + équipes techniques