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Notre client grand compte accélère le déploiement de ses outils d'IA générative auprès de milliers d'utilisateurs : Claude Code, Claude Cowork et GitHub Copilot. Vous accompagnez les équipes dans l'adoption de ces outils et dans l'industrialisation de leurs usages. Vos missions Accompagner les équipes techniques dans la prise en main des outils IA Présenter et former les équipes (ateliers, démonstrations, coaching terrain) Identifier les cas d'usage pertinents et à forte valeur ajoutée Conseiller sur les Skills et les MCP ainsi que leur industrialisation Accompagner l'adoption au plus près des équipes Faire remonter les difficultés et les besoins des utilisateurs Assurer le reporting et le suivi des indicateurs d'adoption

Notre client grand compte accélère le déploiement de ses outils d'IA générative auprès de milliers d'utilisateurs : Claude Code, Claude Cowork et GitHub Copilot. Vous accompagnez les équipes dans l'adoption de ces outils et dans l'industrialisation de leurs usages. Vos missions Accompagner les équipes techniques dans la prise en main des outils IA Présenter et former les équipes (ateliers, démonstrations, coaching terrain) Identifier les cas d'usage pertinents et à forte valeur ajoutée Conseiller sur les Skills et les MCP ainsi que leur industrialisation Accompagner l'adoption au plus près des équipes Faire remonter les difficultés et les besoins des utilisateurs Assurer le reporting et le suivi des indicateurs d'adoption

Contexte Au sein d'une équipe dédiée à l'IA appliquée à l'informatique, la mission vise à transformer les pratiques d'ingénierie logicielle par la définition et le déploiement d'une chaîne SDLC agentique. L'objectif est d'accroître l'autonomie des agents IA à chaque étape du cycle de vie des applications — spécification, développement, tests, revue de code, déploiement et maintenance — et d'accompagner les équipes produit dans cette transformation. L'outillage utilisé comprend notamment GitHub Copilot, avec une veille sur les solutions émergentes. Mission Concevoir l'architecture d'une chaîne SDLC agentique, identifier les cas d'usage et mettre en place des agents adaptés. Accompagner les équipes produit dans l'adoption de ces pratiques et outils, tout en évaluant les solutions d'IA appliquées au SDLC. Principales responsabilités Recueillir les usages, besoins et opportunités associés aux différentes phases de la chaîne SDLC Concevoir et architecturer la chaîne SDLC agentique Mettre en place des agents répondant aux cas d'usage identifiés Accompagner les équipes produit et contribuer à leur montée en compétences par la documentation, la communication, les présentations et le coaching Assurer une veille, réaliser des benchmarks et conduire des POC d'outils d'IA appliqués à la chaîne SDLC Environnement technique Assistants de code IA : GitHub Copilot, Claude Code, Antigravity Architectures et pratiques agentiques : agents, skills, MCP, SDD Frameworks de SDD : Open GSD, BMAD, Spec-Kit Ingénierie logicielle : SDLC, DevOps, développement Livrables attendus Agents répondant à des cas d'usage de la chaîne SDLC Guides d'utilisation Supports de présentation Compétences / Qualités indispensables : Assistants de code IA, Architectures agentiques (agents, skills, MCP, SDD), SDLC et DevOps, Développement logiciel, Communication et accompagnement

Ingénieur Logiciel senior / fraude / python / vibe coding / Claude code prestation consiste à intervenir comme ingénieur logiciel orienté “build”, avec pour objectif de transformer rapidement les priorités du programme en solutions logicielles concrètes et opérationnelles. En collaboration étroite avec les responsables métiers (Legal, Customer Support, Finance, CIO et Product Units), la mission privilégie une approche pragmatique : développer rapidement des MVP fonctionnels, mesurer leur impact, puis les fiabiliser et les industrialiser. Une première dimension concerne la lutte contre les abus, avec la création et l'amélioration d'outils permettant d'automatiser la détection, le traitement des signalements et la gestion des cas, tout en renforçant les APIs et outils internes existants. La mission couvre également la data et l'automatisation des processus : instrumenter les parcours de livraison, construire des pipelines et tableaux de bord de suivi, identifier les points de friction et réduire progressivement les tâches manuelles. L'ingénieur contribue aussi au pilotage du programme, en participant aux revues d'avancement, en signalant les blocages et en adaptant sa communication aux différents interlocuteurs, y compris aux clients lorsque nécessaire. Les livrables attendus incluent des prototypes puis solutions robustes, des outils et APIs internes, des pipelines et dashboards, une roadmap priorisée, ainsi qu'une documentation complète facilitant la mise en production et la pérennisation des solutions.

Je suis à la recherche pour un de nos clients d'un Expert en agentic coding. Vous maîtrisez parfaitement les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en maintenant des standards de qualité élevés. Vous êtes capable de décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA et de valider/optimiser le code généré. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire. • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du agentic coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de agentic coding avec l'équipe • Expérience démontrée en agentic coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP

Nous recherchons pour l'un de nos clients spécialisés dans le domaine de l'assurance un Testeur Automaticien H/F au Luxembourg. En tant que testeur(se) automaticien(ne), vous vous appuyez sur notre panel d'outils standards d'automatisation des tests ainsi que sur les technologies d'Intelligence Artificielle déployées au sein de l'organisation, pour optimiser la couverture de tests, accélérer les campagnes de test, améliorer la détection précoce des anomalies. Vous êtes le garant de la qualité (en termes de couverture, pérennité, maintenabilité, performance financière) des tests automatisés mis en oeuvre (sur des projets ou lors de la résorption de dettes de test). Vous intervenez de manière transverse dans un environnement agile, en collaboration étroite avec les parties prenantes impliquées. Ce rôle clé, à fort impact, combine expertise technique en outillage de test, expertise en méthodologies de test et capacité à évoluer dans un contexte où l'IA joue un rôle croissant. Missions principales : Automatiser des tests Analyser des besoins (métiers, fonctionnels, techniques) afin d'identifier les scénarios à automatiser. Concevoir, développer et aider les équipes à maintenir les scripts d'automatisation, en convergence avec la « stratégie des tests automatisés » et les bonnes pratiques Mettre en oeuvre des tests automatisés pour des périmètres : o Fonctionnels, métier, migration de données. Techniques (intégration 1to1, intégration de bout en bout, API, ...). Plus spécifiques (performance, portabilité). Garantir la qualité (en termes de couverture, pérennité, maintenabilité, robustesse, performance financière…) des tests automatisés. Assurer l'alignement avec la méthodologie de test promue par le client Optimiser l'automatisation des tests avec l'utilisation de l'IA Exploiter les outils IA mis à disposition par le client pour : o générer des cas de tests ; produire des jeux de données de tests ; assister le développement des scripts d'automatisation ; analyser les résultats de campagnes de tests. Au besoin, évaluer et intégrer des nouvelles solutions IA dédiées au testing, voire en créer. Aider à créer et participer à la mise en place de pratiques de « AI-Augmented Testing ». Qualité et amélioration continue Participer à l'amélioration continue de la « stratégie des tests automatisés » Contribuer à l'amélioration continue des processus QA grâce aux technologies d'IA. Aider les parties prenantes à budgétiser, planifier, designer les tests automatisés. Aider à analyser, traiter, documenter les anomalies détectées par les outils. Participer aux revues des exigences et des spécifications pour améliorer l'automatisation de leurs tests. Participer à la production et la maintenance de la documentation nécessaire au partage de connaissances sur les sujets d'automatisation des tests au sein de l'espace partagé du client. Contribuer à l'amélioration des processus de QA et de Dev(Sec)Ops. Intégration continue Intégrer les tests automatisés dans les pipelines CI/CD en collaboration avec les parties prenantes. Accompagner les équipes dans la veille de leurs tests automatisés. Dans le cadre de l'industrialisation des tests à l'échelle, promouvoir le monitoring des exécutions automatiques des tests afin de garantir leur bon fonctionnement dans le temps. Participer aux analyses d'incidents liés aux campagnes de tests. Accompagner et faire monter en compétence Fédérer les parties prenantes autour des enjeux qualité. Accompagner les parties prenantes pour garantir l'application des bonnes pratiques de test. Favoriser la collaboration entre les parties prenantes clés (IT, métiers, architecture, sécurité, production…) pour assurer la bonne réussite des activités de test.

Description de la mission Contexte Notre client souhaite renforcer son équipe avec un second profil de Développeur Agentic Coding. Le projet démarre de zéro (from scratch) et s'appuie sur un outillage IA déjà avancé. Description du rôle Le consultant intervient en tant que développeur senior, centré sur l'architecture applicative et le développement Backend, au sein d'une démarche de développement assisté par agents IA. Tâches et responsabilités Concevoir l'architecture applicative d'un projet démarré from scratch Développer la partie Backend, ainsi que des éléments Frontend Mettre en œuvre le développement agentique avec Claude Code, en s'appuyant sur un framework de type BMAD, GSD ou équivalent Participer à de nombreux ateliers en amont des développements Environnement technique Java, React Claude Code Frameworks d'agentic coding : BMAD, GSD ou équivalent Profil recherché Expérience Profil expérimenté (senior), avec un très bon background en Java/React et en architecture applicative. Compétences techniques requises Must-have : pratique de Claude Code sur de vrais projets métiers ; maîtrise de Java et React ; solide expérience en architecture applicative et développement Backend Must-have : expérience d'un framework d'agentic coding (BMAD, GSD ou équivalent) Soft skills Capacité à devenir rapidement autonome sur les sujets IA Aisance en ateliers et en échanges avec les parties prenantes Localisation et démarrage Nanterre (92), démarrage en novembre 2026.

À la suite de la finalisation des projets de migration CRM, l'équipe Qualité d'une entreprise du secteur Mode / Retail & E-commerce souhaite structurer et industrialiser l'usage de l'Intelligence Artificielle au sein de ses processus QA. L'objectif principal de cette mission est d'accompagner l'équipe à travers un rôle de Coach IA — une mission à forte dominante opérationnelle (développement / mise en œuvre IA). Le consultant aura pour rôle d'auditer les pratiques existantes, de cadrer l'utilisation des agents IA, de structurer le référentiel de tests interne et de mettre en place des tests de non-régression (TNR) optimisés et automatisés grâce à l'IA. Responsabilités principales : Audit & cadrage de l'usage de l'IA (coaching) - Réaliser un audit rapide des outils et pratiques actuels de l'équipe (Claude Code, ChatGPT, Copilot, Robo Jira, etc.) - Accompagner et former l'équipe à une utilisation homogène, structurée et efficace des outils IA Centralisation & orchestration de l'infrastructure IA - Accompagner le passage d'outils/agents IA utilisés en local vers une infrastructure d'agents centralisée et partagée - Proposer un cadre d'orchestration permettant de faire évoluer collectivement l'usage de l'IA Optimisation des processus QA & ingénierie de prompt - Améliorer et rationaliser les prompts et skills IA pour la rédaction automatisée ou semi-automatisée (cahiers de recette, scripts de tests, synthèses et PV de recette) - Uniformiser la structure des livrables et la transmission des informations aux Chefs de Produit Automatisation & stratégie de TNR - Générer des tests automatisés à partir des cahiers de recette en s'appuyant sur les agents IA existants - Structurer et rationaliser le périmètre des TNR pour éviter la surconsommation de ressources (cadre de gouvernance des tests)

Notre client, un grand groupe bancaire international et un acteur majeur des services financiers en Europe, a fait de l'intelligence artificielle un levier central de sa transformation. Plusieurs cas d'usage sont déjà en production auprès des collaborateurs, et l'enjeu porte désormais sur l'accélération et l'industrialisation des développements. Au sein de la direction IT Innovation, l'équipe IA renforce ses capacités avec un profil technique senior. Tu interviendras sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions Data et IA : développement et mise en production de modèles de Machine Learning, exposition via des API et des microservices, mise en place de pratiques MLOps, tests et documentation. Il s'agit d'un rôle de réalisation, pas de développement d'agents IA. L'IA générative est ici avant tout un outil de production : tu utiliseras Claude Code et GitHub Copilot de manière avancée sur tout le cycle de développement pour livrer plus vite, sans compromis sur la qualité.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Ingénieur(e) IA / DevOps – Industrialisation d'agents IA et de serveurs MCP H/F Description de la mission : Notre client, banque de détail d'un grand goupe bancaire, cherche à renforcer sa Tribu dédiée à l'IA. Contexte Une équipe d'intelligence artificielle dispose d'une solution agentique développée en interne et fonctionnelle au stade de prototype : un agent IA orchestrateur et trois serveurs MCP (Model Context Protocol) exposant les outils mobilisés par l'agent. Les choix d'architecture, de frameworks et de composants d'infrastructure ont été arrêtés et validés lors d'une première phase de développement. La prestation s'appuie sur un assistant de code mis à disposition. Son utilisation est nécessaire pour réaliser le périmètre dans l'enveloppe de 40 jours. La capacité à cadrer les demandes, à revoir de manière critique le code produit et à garantir la non-régression sera évaluée. Mission Porter les quatre composants existants du prototype à un niveau de qualité compatible avec une exploitation en production, en améliorant la tenue de charge, la maintenabilité du code et la supervision. La mission porte exclusivement sur la mise à niveau de l'existant dans le cadre technique défini : elle ne comprend ni développement de nouvelles fonctionnalités métier ni remise en cause des solutions retenues. La prestation s'effectue au sein d'une squad en méthode agile, avec un point d'avancement quotidien. Chaque lot livré est soumis à la revue d'un référent technique. Des interactions régulières sont prévues avec les équipes chargées de la production, de l'exploitation, de la plateforme et du socle technique. Principales responsabilités Diagnostiquer les quatre composants et formaliser, avec la squad, un plan de mise à niveau priorisé, chiffré et arbitré, attendu à J+5. Refactorer et structurer le code : séparation des responsabilités, externalisation de la configuration, normalisation de la gestion des erreurs et des reprises, résorption de la dette de prototypage et respect des conventions de développement. Mettre en place des tests unitaires, d'intégration et de contrat sur les interfaces MCP, intégrer les tests à la chaîne CI/CD et définir un seuil de couverture. Améliorer la tenue de charge par la gestion de la concurrence et des appels asynchrones, le pooling des connexions, les time-outs, les stratégies de retry et les coupe-circuits. Réaliser des tests de performance et de montée en charge, puis documenter le dimensionnement cible et les limites connues de la solution. Instrumenter l'observabilité : logs structurés et corrélés, métriques techniques et métiers, traces distribuées de la chaîne agent–serveurs MCP–systèmes appelés, suivi de la consommation de jetons et des coûts d'inférence, tableaux de bord et alertes. Renforcer la sécurité d'exploitation définie lors de la première phase : gestion des secrets, contrôle des jetons et des périmètres d'autorisation, journalisation d'audit. Produire la documentation d'exploitation et de maintenance, les procédures de diagnostic et le runbook, puis transférer les compétences à l'équipe interne. Utiliser l'assistant de code avec discernement et assurer la revue critique du code généré ainsi que la non-régression. Environnement technique Développement : Python, programmation asynchrone, concurrence, gestion des erreurs et des reprises IA et protocoles : agents IA, MCP (Model Context Protocol), frameworks d'orchestration LLM, SDK MCP DevOps et conteneurisation : Git, GitLab CI ou équivalent, CI/CD, Docker, Kubernetes Tests et performance : pytest, Locust, k6 ou équivalent Observabilité : logs, métriques, traces distribuées, tableaux de bord et alertes Méthodes : Scrum, Kanban Assistance au développement : Claude Code Livrables attendus Programme documenté Dossier technique et dossier d'architecture technique Dossier d'exploitation et dossier de configuration Plan de développement et documents de suivi Résultats des tests et relevés de mesures Procédures de diagnostic et runbook Bilan de projet et transfert de compétences Profil recherché Expérience Expérience confirmée de 3 à 7 ans dans le passage à l'échelle de composants logiciels. Expérience en ingénierie logicielle appliquée à l'IA, avec un accent sur la qualité, la robustesse et l'exploitabilité du code plutôt que sur la modélisation. Compétences techniques Développement avancé en Python en contexte de production. Industrialisation logicielle : refactoring, tests automatisés, CI/CD, qualité et maintenabilité du code. Gestion de la performance et de la charge : tests de montée en charge, time-outs, retries, coupe-circuits et dimensionnement. Observabilité : logs structurés, métriques, tableaux de bord et alertes. Écosystème agents IA et MCP, frameworks d'orchestration LLM et usage professionnel d'un assistant de code. Pratiques DevOps : conteneurisation, déploiement automatisé et gestion de configuration. Compétences personnelles Rigueur et capacité à travailler sur du code écrit par d'autres. Autonomie dans la conduite du chantier, capacité à documenter ses choix et à les défendre en revue. Capacité à prioriser et à concilier exigences techniques et délais. Capacité à challenger une solution existante sans remettre en cause le cadre technique retenu. Langues Anglais technique professionnel, pour la lecture de documentation et les échanges écrits. Compétences / Qualités indispensables : Python avancé en production, Industrialisation logicielle et CI/CD, Performance et tenue de charge, Observabilité, Agents IA et MCP, Usage critique d'un assistant de code Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience en environnement bancaire ou réglementéInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Dans le cadre du développement d'une solution critique de notre client, grand acteur dans le domaine du Retail, nous recherchons un(e) profil senior pour renforcer l'équipe. Le projet intègre fortement l'utilisation d'IA agentiques (Claude). Le véritable enjeu de cette mission, au-delà de la production de code, réside dans votre capacité à piloter, auditer et challenger rigoureusement le code et les propositions architecturales générés par l'IA. Stack technique Backend : Java 25, Spring Boot 4 Frontend : Vue.js Architecture : Solides compétences en architecture logicielle requises CI/CD & Infrastructure : GCP et On-premise

Au sein d'un grand groupe international, vous rejoignez une équipe du domaine transverse, au service des applicatons de commercialisation d'espaces publicitaires. Vous intervenez Ia fois sur Ia fiabilité des applications en production et Sur 'eur modernisation, avec un vrai dans Ia conception et I'évolution du produit Vos missions • Assurer le maintien en conditions opérationnelles des applicatons en production • Concevoir et évaluer Ies features implémenter Développer Ies features et Ies tests unitaires associés, dans Ie respect des norrnes et bonnes pratiques d'ingénierie l•ogicielle du groupe • Participer aux revues de code et étre force de proposition pour I'amélioration continue • Prendre en compte Ia volumétrie et performances de réponse des applications • Analyser et restituer Ie fonctionnement des applications de fawn Claire et concise • Contribuer la modemisation des systémes actuels • Utiliser I'lA dans Ie développement ENVIRONNEMENT TECHNIQUE Java 21. spring Boot 4.x. JPA 2. Hibernate Anguar 19 / 21, Node, Angular Material, Redux / NGXS PostgreSQL„ Elasticsearch 8.15 / Kibana Web services REST, Kafka Junit, Mockito, Cucumber, Karma, Jest, Sonar Jenkins, Maven, Git, Docker. Kubernetes. ELK. Jira / Confluence

Dans le cadre de ses projets d'innovation IT, notre client, acteur international du secteur financier, recherche un Expert en Agentic coding pour rejoindre son équipe dédiée à l'AI Factory et à l'innovation. Vous disposez d'une expérience concrète et productive en agentic coding, ainsi que d'une bonne maîtrise des outils d'IA générative tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT. Vous serez chargé du développement, de l'intégration et de l'optimisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous jouerez également un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. La mission s'inscrit dans un environnement agile, en collaboration étroite avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métiers et les équipes IT. Le contexte de travail est anglophone. La maîtrise de l'anglais est obligatoire. La prestation sera réalisée exclusivement en présentiel.

Pour accompagner la transformation de sa DSI, le client souhaite accélérer l'adoption de l'IA générative au sein de son domaine Data. Les équipes travaillent sur une plateforme analytics comprenant notamment Snowflake, dbt, Power BI et Azure DevOps. Plusieurs initiatives sont déjà lancées autour de Claude, Claude Code et des serveurs MCP. La mission consiste à structurer ces initiatives, à déployer des usages fiables et réutilisables, et surtout à rendre les équipes autonomes dans leur utilisation quotidienne. Vos missions : - Réaliser un état des lieux des initiatives IA existantes, prioriser les cas d'usage et piloter une feuille de route. - Construire et animer un plan d'adoption adapté aux data engineers, équipes DataOps, PMO, architectes et interlocuteurs métiers. - Accompagner les équipes sur Claude Code : bonnes pratiques, prompt et context engineering, gestion du contexte et consommation de tokens. - Animer des ateliers, permanences et séances de travail sur les cas d'usage réels ; former des référents internes. - Concevoir et industrialiser un catalogue de skills et d'agents pour les pipelines, les vues sémantiques, l'observabilité, la recette et la documentation. - Standardiser les configurations MCP et travailler avec la cybersécurité à la validation des connecteurs Data. - Définir des garde-fous, des indicateurs de qualité et des KPI d'usage, d'efficacité et d'adoption. - Documenter les standards et transmettre les pratiques aux équipes, en lien avec le centre d'excellence IA.

GBH, groupe familial de distribution et de services multi-secteurs (automobile, grande distribution, industrie, services) présent aux Antilles-Guyane, dans l'océan Indien, en Amérique latine et en Afrique, structure sa DSI Groupe autour de pôles transverses. Le pôle Développement Groupe regroupe trois équipes de développement web et mobile — une à Paris, deux en Martinique, environ 15 personnes — sur une stack technique et un socle d'ingénierie moderne (Frameworks Js, React, Git, CI/CD, IA..). Le poste est créé pour un mandat précis : démultiplier la capacité de développement par l'IA. Face au fort développement du Groupe et à des demandes applicatives croissantes de la part des filiales, le Groupe fait le choix d'un modèle d'ingénierie augmentée, permettant de renforcer la capacité de production et d'accélérer le delivery. Ce n'est pas une intention : les agents de code sont déjà en usage actif dans les équipes. L'étape suivante consiste à en faire un modèle d'organisation : pratiques, outillage, contrôle qualité, et montée en puissance d'une couche produit (product managers) en face d'équipes dont la production s'accélère. Les missions Diriger et unifier le développement Groupe Prendre la tête des trois équipes existantes (Paris, Martinique) et les faire fonctionner comme une organisation unique, structurée par domaines applicatifs plutôt que par sites, en animation multi-fuseaux. Industrialiser l'ingénierie augmentée par l'IA Généraliser et outiller le développement assisté par agents sur l'ensemble du cycle : génération, tests automatisés, revue de code assistée, documentation, CI/CD… — avec le niveau d'exigence de contrôle, de sécurité et de qualité qui doit accompagner cette accélération. Faire monter la couche produit Structurer la fonction product management en face des équipes de développement : quand la production de code s'accélère, le goulot d'étranglement se déplace vers la spécification et la validation. Recruter et animer les product managers nécessaires. Recruter et faire grandir les équipes Assurer la montée en puissance de l'équipe par le renforcement de ses expertises et de sa capacité à concevoir, superviser des agents et garantir la qualité. Piloter le mix internes/prestataires en fonction des besoins. Délivrer Garantir la tenue des engagements applicatifs vis-à-vis des secteurs (grande distribution, automobile, activités industrielles et diversifiées), avec des indicateurs de flux (lead time, fréquence de mise en production, taux d'échec de changement) plutôt que de volume. Contribuer au Codir DSI Porter la voix du développement dans les arbitrages de la DSI Groupe, en articulation avec les pôles Infrastructure & Plateformes, Opérations & Services, Cybersécurité et Data & IA. La frontière avec ce dernier étant claire : le pôle Développement construit les applications métiers et outille l'ingénierie ; le pôle Data & IA opère le socle de données et les agents exposés aux métiers.

Notre client est une startup SaaS B2B française qui aide les équipes commerciales à prospecter plus efficacement grâce à une plateforme tout-en-un de sales intelligence. Le produit centralise la recherche de leads, l'enrichissement de données, l'engagement multicanal et la gestion du pipeline commercial. L'ambition : permettre aux sales d'arrêter de jongler entre plusieurs outils et de se concentrer sur la création d'opportunités. L'équipe tech entre aujourd'hui dans une phase clé : accélérer le delivery produit tout en assainissant l'existant. Dette technique, refacto, design system, legacy, process à simplifier, usage avancé de l'IA… les sujets sont nombreux, concrets, et à fort impact. C'est un environnement fait pour les profils qui aiment construire vite, coder proprement, prendre des sujets de A à Z et utiliser l'IA comme un vrai levier de productivité. 💼 Description du poste Votre mission 🚀 Rejoindre une équipe tech resserrée et contribuer directement à la construction d'un produit SaaS utilisé par des équipes sales, avec un double objectif : shippers des features utiles rapidement et renforcer la base technique sur le long terme. Vous interviendrez sur une stack moderne composée de TypeScript, Node.js, React, Next.js, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis et AWS, dans un environnement en monorepo avec une approche Domain-Driven Development pragmatique. Ce que vous allez faire Livrer régulièrement de nouvelles features, avec une vraie culture du MVP et des cycles courts. Découper les sujets intelligemment pour aller vite sans dégrader la qualité. Contribuer à la réduction de la dette technique : refacto, librairies à mettre à jour, legacy à rationaliser. Participer à la consolidation du design system et à son meilleur alignement avec le code existant. Challenger les choix techniques et proposer des solutions simples, robustes et orientées impact. Utiliser l'IA au quotidien — notamment Claude — pour accélérer le développement, améliorer les prompts, générer du code et surtout challenger les outputs produits. Votre environnement Vous travaillerez avec une équipe produit composée notamment d'un designer, d'un CPO, de Product Managers et d'une équipe data. Les développeurs peuvent échanger directement avec le métier et contribuer au cadrage des sujets lorsque cela permet d'aller plus vite et mieux. Ici, l'enjeu n'est pas de sur-architecturer : il faut savoir prendre des décisions, livrer, apprendre, améliorer et garder un haut niveau d'exigence sur le code.