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Sous la direction de l'Agentic AI Lead et du Head of IT Transformation, vous portez la stratégie « AI for Engineering » : définir les usages des assistants IA au codage, les bonnes pratiques, les conventions et la gouvernance commune à l'ensemble des équipes.
Vous standardisez et industrialisez l'IA agentique au sein de l'organisation, concevez des agents spécialisés et accompagnez leur adoption dans plus de 20 équipes de développement (documentation, formation, coaching, suivi des KPIs).
PÉRIMÈTRE & MISSIONS PRINCIPALES
1 · Stratégie & gouvernance « AI for Engineering »
Mettre en œuvre la stratégie « AI for Engineering » : usages des assistants IA au codage, bonnes pratiques, conventions et gouvernance commune à toutes les équipes
2 · Standardisation & industrialisation de l'IA agentique
Standardiser et industrialiser l'IA agentique : configurations AWS Kiro (agents, steerings, skills, MCP…), guidelines d'implémentation des LLM et des frameworks agentiques
Évaluer, déployer et opérer les plateformes agentiques (AWS Bedrock, GitLab Duo…)
Concevoir des agents spécialisés : remédiation de CVE, revue de code, tests, documentation, migration, incidents
3 · Intégration dans les workflows & adoption
Intégrer les agents dans les workflows existants : pipelines CI/CD (GitLab CI) et outillage des équipes développement, QA et DevOps
Accompagner l'adoption dans les 20+ équipes : documentation, formations, coaching
Suivre les KPIs d'usage et d'impact
Profil recherché
Expérience
Au moins 5 ans d'expérience dans l'IT, avec une implication directe dans des projets d'engineering (tech lead, engineering manager, développeur senior, architecte…)
Expérience significative et hands-on de l'IA appliquée au développement logiciel : fonctionnalités avancées des assistants IA au codage et développement d'agents autonomes
Compétences techniques — obligatoires
Expérience concrète des assistants IA de développement et de leurs fonctionnalités agentiques (Kiro, Claude Code, Copilot, Cursor ou équivalents)
Maîtrise de plateformes agentiques cloud (AWS Bedrock AgentCore, GitLab Duo Enterprise ou similaires)
Pratique de protocoles / frameworks agentiques (MCP, A2A, LangGraph, CrewAI, Strands…)
Connaissance des techniques actuelles de prompt engineering et context engineering (steerings, mémoires, caching…)
Bonne culture software engineering moderne : architecture, tests, CI/CD, revue de code, DevSecOps
Compétences techniques — additionnelles
Notions de sécurité applicative et outils AppSec (SAST, DAST, SCA, remédiation de CVE)
Connaissance d'outils d'automatisation IA (N8N, Zapier AI, agents navigateur)
Environnement de travail
Secteur client : Édition de logiciels (FinTech, gestion de patrimoine)
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