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. MissionTransformer 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. Expertise Azure (indispensable)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 ? ExigencesArchitecture 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 ? C?ur du rôlePipelines 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 EngineeringPython expert (FastAPI, modularité, clean architecture) Structuration claire du code Gitflow maîtrisé Scalabilité & résilience Documentation et standards d?équipe Profil recherché7?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 travailLocalisation : 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 pasProfils orientés uniquement Data Science RAG prototype / non production-grade Expérience Azure superficielle Manque d?expérience MLOps réelle Profil incapable de structurer et gouverner