AI Developer

Freelance / CDD

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Mphasis recherche un(e) Développeur(se) en Développement et Ingénierie IA pour concevoir, développer et exploiter des systèmes d’IA en production de bout en bout.

Vous travaillerez sur l’ensemble de la pile IA : apprentissage automatique classique, deep learning et IA générative moderne (LLM, RAG et workflows agentiques). Vous transformerez des problématiques métier ambiguës en capacités d’IA auxquelles nos utilisateurs peuvent faire confiance, en prenant la responsabilité de l’ensemble du cycle, depuis les données jusqu’au déploiement, à la supervision et aux évolutions.

Nos développeurs(es) travaillent de manière fluide entre le développement assisté par IA (Claude Code, Cursor) et le développement manuel traditionnel, avec des déploiements sur Azure utilisant des workflows basés sur Git et des pipelines CI/CD. Nous attendons de solides réflexes en ingénierie logicielle, une aisance avec l’expérimentation et une volonté de rendre les systèmes d’IA observables, évaluables et sûrs en production.

Responsabilités principales

• Concevoir, entraîner, évaluer et mettre en production des modèles de machine learning et de deep learning (classification, régression, classement, vision, NLP, séries temporelles) répondant à des problématiques métier et scientifiques clairement définies.
• Concevoir et implémenter des applications basées sur les LLM en utilisant les principaux fournisseurs de modèles (Claude/Anthropic, Azure OpenAI, OpenAI ou équivalents).
• Construire des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), incluant les stratégies de découpage, les embeddings, le choix du magasin vectoriel (par exemple Azure AI Search, pgvector) et le réordonnancement.
• Développer des workflows agentiques avec utilisation d’outils et orchestration ; mettre en œuvre des garde-fous, des cadres d’évaluation et des revues humaines dans la boucle lorsque cela est approprié.
• Appliquer des techniques de prompt engineering, de fine-tuning et de sorties structurées ; mesurer la qualité grâce à des évaluations hors ligne et des métriques en ligne.
• Construire et maintenir des pipelines robustes de données et de fonctionnalités sur Azure ; garantir la qualité des données, leur traçabilité et leur reproductibilité.
• Industrialiser les modèles en appliquant de bonnes pratiques MLOps : gestion des versions, réentraînement automatisé, détection de dérive et stratégies de retour arrière.
• Utiliser efficacement les assistants de développement IA (Claude Code, Cursor) en complément du développement manuel traditionnel, en choisissant la bonne approche pour chaque tâche et en examinant rigoureusement le code généré par l’IA.
• Gérer le code source dans Git en utilisant une stratégie de branches propre et des revues basées sur des pull requests.
• Construire et maintenir des pipelines CI/CD (par exemple Azure DevOps, GitHub Actions) pour les tests automatisés, le packaging et le déploiement des services d’IA.
• Déployer et exploiter des services sur Azure à l’aide de conteneurs (Docker), d’outils d’orchestration (Kubernetes/AKS) et d’infrastructure as code (Terraform ou Bicep).
• Instrumenter les systèmes d’IA avec des mécanismes de journalisation, de traçage et des pipelines d’évaluation afin que la qualité, la latence et les coûts puissent être observés et pilotés dans le temps.
• Collaborer avec les équipes sécurité et conformité afin de traiter les sujets liés à la confidentialité des données, à la gestion des données PHI/PII, aux injections de prompts et aux risques liés aux modèles dans des environnements réglementés.
• Travailler directement avec les parties prenantes produit, scientifiques et métier afin de cadrer les problématiques, fixer des attentes réalistes et choisir le niveau approprié de sophistication IA.
• Accompagner les ingénieurs sur les pratiques de développement assisté par IA ainsi que sur les modèles et pièges des systèmes basés sur les LLM.
• Réaliser des revues de conception et de code rigoureuses ; promouvoir l’évaluation, la sécurité et l’observabilité comme des préoccupations de premier ordre.

Qualifications requises

• Licence ou Master en Informatique, Machine Learning, Data Science, Mathématiques, Statistiques ou domaine connexe, ou expérience pratique équivalente.
• 1 à 4 ans d’expérience professionnelle en ingénierie logicielle, dont au moins 1 an dans la conception et la mise en production de systèmes ML ou IA.
• Maîtrise de Python et des bibliothèques principales de machine learning (PyTorch et/ou TensorFlow, scikit-learn, pandas, NumPy).
• Expérience pratique du déploiement d’applications basées sur des LLM en utilisant les principaux fournisseurs de modèles (Anthropic Claude, Azure OpenAI, OpenAI ou modèles open source).
• Expérience concrète des systèmes RAG et des embeddings, incluant au moins un magasin vectoriel en production.
• Maîtrise démontrée des outils de développement IA tels que Claude Code et Cursor, combinée à de solides fondamentaux en développement manuel.
• Bonne maîtrise de Git, des stratégies de branches et des revues de code basées sur les pull requests.
• Expérience pratique de la conception et de l’exploitation de pipelines CI/CD (par exemple Azure DevOps, GitHub Actions) pour des charges de travail en production.
• Expérience pratique du déploiement de services sur Azure (AKS, App Service, Functions, services Azure AI/ML ou équivalents) ainsi que de la conteneurisation (Docker).
• Excellentes compétences en communication écrite et orale ; capacité à expliquer les décisions de modélisation et les compromis à des interlocuteurs non techniques.
• Capacité démontrée à évoluer efficacement au sein d’une équipe entièrement à distance et distribuée à l’échelle mondiale.

À propos de Mphasis

Mphasis met en œuvre des technologies de nouvelle génération afin d’aider les entreprises à se transformer à l’échelle mondiale. L’orientation client est au cœur de l’ADN de Mphasis et se reflète dans son approche de transformation Front2Back™ . Front2Back™ exploite la puissance exponentielle du cloud et des technologies cognitives afin d’offrir une expérience numérique hyperpersonnalisée ( C=X2C2TM=1) aux clients ainsi qu’à leurs propres clients finaux.

L’approche de Service Transformation de Mphasis contribue à « réduire le cœur du système » grâce à l’application de technologies numériques au sein des environnements existants (legacy) de l’entreprise, permettant ainsi aux organisations de conserver une longueur d’avance dans un monde en constante évolution.

Les architectures de référence, les outils propriétaires, la rapidité d’exécution, l’innovation, ainsi que l’expertise métier et la spécialisation sectorielle de Mphasis constituent des éléments clés pour construire des relations solides avec des clients de premier plan.

Employeur garantissant l’égalité des chances

Mphasis est un employeur garantissant l’égalité des chances et appliquant une politique d’action positive.

Nous offrons des opportunités d’emploi égales aux candidats et aux collaborateurs en poste, et évaluons les candidats qualifiés sans considération de race, sexe, origine nationale, ascendance, âge, couleur de peau, croyances religieuses, situation matrimoniale, informations génétiques, orientation sexuelle, identité de genre, expression de genre, sexe (y compris la grossesse, l’allaitement et les conditions médicales associées), handicap physique ou mental, état de santé, statut militaire ou d’ancien combattant, ou tout autre statut ou condition protégés par les lois fédérales, étatiques ou locales applicables, les réglementations gouvernementales et les décrets exécutifs.

Vous pouvez consulter l’affiche relative à l’EEO (Equal Employment Opportunity), son supplément, les dispositions relatives à la transparence salariale et les informations concernant E-Verify via les liens correspondants.

Aménagements raisonnables pour les personnes en situation de handicap

Mphasis s’engage à fournir des aménagements raisonnables aux personnes en situation de handicap. xgjwbzu

Si vous avez besoin d’un aménagement raisonnable en raison d’un handicap pour rechercher ou postuler à une opportunité de carrière, veuillez envoyer un e-mail à en indiquant vos coordonnées ainsi que la nature de votre demande.