Le poste Coach IA & SDD (Specification Driven Development) & playbooks
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Accompagnement des équipes dans l’adoption du développement augmenté par l’IA, avec GitHub Copilot, chatbots LLM, prompts, agents, workflows agentiques et serveurs MCP.
La mission consiste à structurer l’usage de l’IA sur l’ensemble du cycle de vie logiciel, en s’appuyant sur une approche Spec-Driven Development (SDD) et sur la production d’outils, playbooks, recettes et supports de formation réutilisables.
ISR est responsable de la conception, du développement et de la production du système d’information et des infrastructures techniques. Il définit les politiques de l’IT et coordonne leur mise en place.
Le département CMI est en charge du système d’information pour les activités de Taux, de Change, de Crédit, de Structurés de Crédit, et de la Titrisation.
Il conçoit et met à disposition des Lignes Métiers «Division Global Markets » et des Fonctions Supports Back Office et Risques les systèmes informatiques nécessaires à l’exercice de leurs missions. Il est également en charge du bon fonctionnement et du support opérationnel de ces systèmes.
Responsabilités principales
a. Coacher les équipes de développement dans l’usage efficace, sécurisé et responsable de GitHub Copilot et des outils IA.
b. Promouvoir la méthodologie SDD : Specify, Plan, Task, Implement, avec des livrables clairs, traçables et validés par des humains.
c, Aider à créer des AI Delivery Playbooks décrivant comment l’IA est utilisée à chaque étape du SDLC.
d. Conseiller sur la création et l’utilisation de prompts, skills, custom agents, workflows agentiques et serveurs MCP.
e. Contribuer à des recettes SDD, templates, supports de formation et actifs IA réutilisables.
f. Renforcer les pratiques de software craftsmanship : clean code, tests, refactoring, revue de code, qualité, sécurité et maintenabilité.
g. Capitaliser les retours d’expérience des pilotes pour industrialiser les bonnes pratiques et les partager à l’échelle.
Profil recherché
a. Connaissance profondie des methodologies SDD et BMAD et Agile
b. Expérience confirmée en software engineering, tech lead, architecture logicielle ou coaching de développement.
c. Très bonne maîtrise du SDLC complet : cadrage, design, développement, tests, CI/CD, production et support.
d. Solide culture de software craftsmanship et des pratiques DevSecOps.
e. Expérience pratique de GitHub Copilot ou d’assistants IA de développement.
f. Compétences en prompt engineering, context engineering, agents, skills et MCP servers.
g. Capacité à formaliser des méthodes, playbooks, guides et supports de formation.
h, Excellentes compétences de communication, pédagogie, coaching et vulgarisation.
i . Capacité à travailler avec des développeurs, tech leads, architectes, managers, sécurité, conformité et métiers.
Livrables attendus
• Plan de coaching des équipes pilotes.
• Contributions aux AI Delivery Playbooks.
• Recettes SDD et bonnes pratiques réutilisables.
• Prompts, skills, agents ou exemples de workflows.
• Supports de formation et d’onboarding.
• Retours d’expérience et recommandations de passage à l’échelle.
Profil recherché
Livrables attendus
• Plan de coaching des équipes pilotes.
• Contributions aux AI Delivery Playbooks.
• Recettes SDD et bonnes pratiques réutilisables.
• Prompts, skills, agents ou exemples de workflows.
• Supports de formation et d’onboarding.
• Retours d’expérience et recommandations de passage à l’échelle.
Critères de succès
• Des gains de productivité mesurables.
• Adoption accrue et mieux maîtrisée de GitHub Copilot et des outils IA.
• Meilleure qualité des spécifications, du code, des tests et de la documentation.
• Réduction des usages IA non structurés.
• Autonomie progressive des équipes sur SDD.
• Création d’actifs IA réutilisables.
• Amélioration de la productivité sans dégradation de la qualité, de la sécurité
Environnement de travail
Livrables attendus
• Plan de coaching des équipes pilotes.
• Contributions aux AI Delivery Playbooks.
• Recettes SDD et bonnes pratiques réutilisables.
• Prompts, skills, agents ou exemples de workflows.
• Supports de formation et d’onboarding.
• Retours d’expérience et recommandations de passage à l’échelle.
Critères de succès
• Des gains de productivité mesurables.
• Adoption accrue et mieux maîtrisée de GitHub Copilot et des outils IA.
• Meilleure qualité des spécifications, du code, des tests et de la documentation.
• Réduction des usages IA non structurés.
• Autonomie progressive des équipes sur SDD.
• Création d’actifs IA réutilisables.
• Amélioration de la productivité sans dégradation de la qualité, de la sécurité
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