Contexte

Expert IA – DevSecOps

La mission doit apporter une expertise sur l’intelligence artificielle, en particulier l’IA agentique : LLM, agents, MCP, skills, RAG, prompting et génération de code, au sein de l’équipe. L’équipe explore, prototype et outille les usages de l’IA avec un double objectif :

• Mettre l’IA au service de la chaîne d’intégration continue et de l’outillage, GitLab en premier lieu ;
• Acculturer largement le train à ces technologies.

Le profil recherché est technique tout en étant capable de comprendre les enjeux métier et de vulgariser auprès d’interlocuteurs non techniques.

MISSIONS

• Réalisation de spikes et de POC autour de l’IA agentique : LLM, agents, RAG, MCP, prompting, génération de code ;
• Intégration de l’IA dans la chaîne CI/CD et l’outillage DevSecOps : GitLab, GitLab Duo et DAP notamment, MCPs sur les outils de la chaîne ;
• Conception d’enablers et d’outils IA réutilisables par les équipes du train ;
• Mise en œuvre et évaluation des briques d’IA du groupe : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ;
• Conception d’agents et d’assistants IA appliqués au développement et au DevOps ;
• Mise en place de RAG et exploitation de bases de connaissances ;
• Veille technologique et évaluation des solutions d’IA pertinentes pour le train ;
• Prise en compte des enjeux de sécurité et de conformité dans les usages de l’IA – DevSecOps ;
• Développement des composants nécessaires : scripts, intégrations, API ;
• Acculturation et essaimage auprès du train : formations, démonstrations, ateliers ;
• Rédaction et vulgarisation de la documentation associée dans Confluence, à destination de publics techniques et non techniques ;
• Accompagnement et support des équipes du train dans l’adoption des usages de l’IA ;
• Contribution au partage de connaissance et à la montée en compétence collective.

Compétences techniques indispensables – Rédhibitoires

• Maîtrise des concepts de l’IA agentique : LLM, agents, MCP, RAG, prompting ;
• Capacité à concevoir et intégrer des solutions d’IA : agents, RAG, appels d’API de modèles ;
• Solides fondamentaux en développement et en génération de code assistée par IA ;
• Compréhension du lien entre IA, CI/CD et outillage DevSecOps, notamment GitLab ;
• Capacité à comprendre les enjeux métier et à vulgariser auprès de non-techniques ;
• Maîtrise des API REST et de l’intégration de services d’IA ;
• Connaissance des offres d’IA du groupe : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ;
• Compétence en évaluation de solutions IA : pertinence, robustesse, mesure des résultats ;
• Connaissance des assistants IA pour le développement : GitLab Duo, GitLab DAP ;
• Sensibilité aux enjeux de sécurité et de conformité appliqués à l’IA – DevSecOps.

Autres compétences techniques principales

• Développement, notamment Python, et scripting ;
• Culture technique générale du SI : API, architecture, avec une vision opérationnelle ;
• Connaissance des clouds AWS et GCP ;
• Notions de conteneurisation et d’environnements d’exécution : Docker, Kubernetes/OpenShift ;
• Connaissance de Confluence et Jira ;
• Expérience des méthodes agiles Scrum, SAFe et du fonctionnement en équipe ;
• Connaissance de Microsoft Pack Office, Outlook et Teams ;
• Capacité de vulgarisation et d’animation : formations, démonstrations, ateliers ;
• Connaissance des mécanismes de fonctionnement d’une plateforme DevSecOps.

Environnement technologique

Une bonne connaissance de l’écosystème suivant est attendue, sans nécessairement disposer d’une expertise approfondie sur chaque brique :

• LLM, agents, MCP, RAG, prompting, génération de code ;
• Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ;
• GitLab Duo et GitLab DAP ;
• Python et intégration via API ;
• Docker, Kubernetes/OpenShift ;
• GitLab CI/CD, Jira, Confluence ;
• AWS, GCP, S3NS ;
• Sécurité et conformité appliquées à l’IA ;
• Scrum, Kanban et SAFe ;
• Bonnes pratiques DevSecOps et SRE.

Profil recherché

Le titulaire doit disposer de fondamentaux techniques confirmés en développement et DevOps de + 5 ans.

Une expérience concrète dans la mise en œuvre d’agents, de RAG ou de MCP, ou une contribution à des projets IA, constitue un atout apprécié.

Si possible, des certifications peuvent être présentées.

Qualités attendues

• Capacité à prendre des initiatives et proposer des décisions et plans d’action ;
• Capacité à anticiper les impacts techniques ou les risques associés et à alerter ;
• Capacité à comprendre les enjeux métier, analyser un besoin et être force de proposition sur les usages de l’IA ;
• Connaissance des normes et règles de sécurité informatique et télécommunication ;
• Posture client, écoute, esprit d’équipe et bonne communication ;
• Forte capacité d’apprentissage, de vulgarisation et de partage de connaissance ;
• Polyvalence, autonomie, organisation, relationnel, sens du service, adaptation, analyse et synthèse ;
• Rigueur et organisation ;
• Esprit de synthèse et solides capacités rédactionnelles, y compris de vulgarisation auprès de publics non techniques ;
• Curiosité, ouverture et posture d’intégration.

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