Mission freelance Développeur IA Agents SDLC-(h/f)

En tant que développeur au sein de l’équipe Data & AI, le Développeur IA Agents SDLC construit, déploie et maintient des agents IA ainsi que des orchestrations multi-agents pour les programmes d’ingénierie.

À partir d’un framework agentique existant et d’une bibliothèque d’agents, le développeur étend et améliore ces actifs afin d’en faire des outils robustes et réutilisables, adaptés aux processus et aux pratiques d’ingénierie de chaque programme. Le poste combine le développement logiciel pratique avec une collaboration étroite avec les ingénieurs V&V, les responsables de programme et les développeurs, dans l’environnement approuvé comprenant GitHub Copilot, GitLab Duo et les outils IA associés.

• Construire des agents : concevoir, développer, tester et déployer des agents IA soutenant les activités d’ingénierie tout au long du SDLC, notamment l’analyse des exigences, le développement, la revue de code, la vérification et validation (V&V), ainsi que la documentation.

• Construire des orchestrations : concevoir des workflows multi-agents, chaîner les agents, acheminer les tâches, gérer le contexte partagé et les transferts, gérer les défaillances et conserver les étapes de revue et d’approbation humaine lorsque nécessaire.

• Étendre les actifs existants : comprendre le framework agentique existant et la bibliothèque d’agents, réutiliser leurs interfaces et modèles, et améliorer les capacités et la fiabilité plutôt que de repartir de zéro.

• Travailler avec des équipes et programmes cloisonnés : prendre en compte les différents processus, priorités et niveaux de maturité, identifier les besoins communs et consolider les capacités réutilisables sans perdre les exigences propres à chaque programme.

• Collaborer avec les ingénieurs V&V, responsables de programme et développeurs : animer des ateliers de travail, comprendre les tâches et contraintes d’ingénierie, et les traduire en comportements d’agents, exigences d’intégration et critères d’acceptation testables.

• Intégrer les outils d’ingénierie : développer dans les environnements GitHub Copilot, GitLab Duo et autres outils approuvés ; connecter les dépôts, pipelines CI/CD et IBM ALM RDNG, EWM et ETM via les API prises en charge, les protocoles MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent-to-Agent), lorsque cela est applicable.

• Industrialiser et maintenir les agents : appliquer les tests automatisés, des évaluations reproductibles, le contrôle de version, le packaging, le déploiement et la supervision ; appliquer le principe du moindre privilège d’accès, protéger les données confidentielles, maintenir la traçabilité entre exigences et tests, et documenter le fonctionnement ainsi que le transfert de connaissances.

• Diplôme de niveau Master en informatique ou en ingénierie logicielle.

• Expérience pratique avérée dans la construction et le déploiement d’agents IA et d’orchestrations multi-agents au-delà des preuves de concept, incluant l’extension d’un framework agentique existant et d’une bibliothèque d’agents.

• Développement pratique basé sur les LLM : frameworks d’agents, appels d’outils (tool calling), Retrieval Augmented Generation (RAG), prompt engineering et context engineering.

• Solides bases en ingénierie logicielle : Python, développement et intégration d’API, Git, tests automatisés, packaging et code maintenable.

• Expérience pratique avec GitHub Copilot, GitLab et GitLab Duo, les workflows CI/CD et l’intégration sécurisée d’agents ; compréhension des protocoles MCP et A2A ainsi que des capacités des plateformes concernées.

• Expérience dans l’adaptation d’agents SDLC à des programmes d’ingénierie et à des pratiques V&V, y compris les processus spécifiques aux programmes et les éléments de preuve d’acceptation.

• Expérience avec GitHub Copilot, GitLab Duo, Azure AI Foundry, Azure OpenAI ou des services similaires approuvés pour le développement et le déploiement d’agents.

• Expérience pratique de mise en œuvre de serveurs ou clients MCP, d’interopérabilité A2A et de connecteurs vers IBM ALM ou d’autres outils d’ingénierie.

• Expérience dans l’évaluation de la fiabilité des agents et systèmes multi-agents, la gestion des risques d’injection de prompts, la mise en œuvre de contrôles d’approbation humaine et le soutien à la conformité Responsible AI.

• Expérience dans l’exploitation de bibliothèques d’agents réutilisables, incluant la gestion de configuration, l’observabilité, la gestion des versions et l’adoption auprès de multiples équipes.