Trouvez votre prochaine offre d’emploi ou de mission freelance Claude Code à Paris

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Expert Claude Code / AI DevOps H/F . Dans le cadre d’un programme transverse visant à industrialiser l’usage des outils de génération de code basés sur LLM (Claude Code, GPT, Gemini), vous interviendrez comme référent expert. Ce besoin s’inscrit dans un programme stratégique de construction d’un cloud souverain unifié au sein du client, impliquant plusieurs entités et une refonte complète des environnements existants. Votre rôle sera d’optimiser leur usage dans des environnements DevOps complexes et multi-équipes. Vous accompagnerez plusieurs équipes techniques (Kubernetes, stockage, IAM, provisioning) afin d’accélérer leur productivité et améliorer la qualité des développements via une configuration avancée et contextualisée des outils d’IA. Objectif et livrable: Définir les bonnes pratiques d’utilisation de Claude Code et outils équivalents Concevoir et structurer les fichiers de configuration (prompt engineering, arborescences, règles) Produire un guide/documentation de référence Accompagner les équipes (workshops, onboarding, coaching) Industrialiser les usages IA dans le cycle de développement Compétences attendues: Expertise avancée en DevOps (CI/CD, automatisation, pipelines) Maîtrise des environnements Cloud (Azure, GCP ou AWS) Expérience concrète avec LLM (Claude, GPT, Gemini) et prompt engineering Capacité à structurer/configurer des environnements IA (contextes, fichiers, règles) Solide expérience en développement logiciel (multi-langages) Connaissance Kubernetes et architectures distribuées Expérience en industrialisation et scaling d’outils

Bonjour, Nous recherchons pour notre client grand compte un Data Engineer-Scientist AWS. Nous étudions prioritairement les candidatures adressées par mail à freelance à insyco . fr avec : · Un argumentaire écrit répondant de façon ciblée au besoin ci-dessous · Un CV à jour au format Word · Une date de disponibilité · Un tarif journalier · Merci d’indiquer la référence MDE/DATA/5161 dans l'objet de votre mail Vos responsabilités · Contribuer aux phases d’idéation et de définition de nouveaux concepts innovants, notamment en évaluant leur faisabilité technique · Modéliser et développer des Proofs of Concept (POC) et des prototypes pour matérialiser ces concepts et les tester auprès d’utilisateurs finaux · Prendre une part active aux choix techniques et technologiques des projets innovation de son portefeuille · Évaluer les solutions technologiques proposées par des acteurs externes (startups, ...) qui permettraient de réaliser les projets en Open Innovation · Veiller à ce que les prototypes et projets réalisés puissent être transmis à d’autres équipes de la DSI et industrialisés avec un effort minimum · S’assurer que les projets innovation respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI interne · Effectuer les ateliers de passation vers d’autres équipes, réaliser le support le cas échéant · Effectuer une veille sur les nouvelles technologies et solutions logicielles pertinentes dans le cadre des priorités du Lab · Participer à la définition et à l’amélioration des processus de l’équipe Lab · Solide culture DevOps : CI/CD, conteneurisation (Docker, Kubernetes, Gitlab) · Bases solides en data engineering (Python / SQL) & cloud PaaS/IaaS (AWS, API Gateway, Terraform) · Expériences en data processing / engineering (Panda, Pyspark, multi-threading, AWS batch) · Curiosité et pratique des outils d’IA générative et d’automatisation (ex. GitHub Copilot, Claude Code, LLM, NLP, AWS Bedrock) pour identifier les véritables opportunités d’amélioration · Expérience de travail en méthodes agiles (Scrum, SaFe, Kanban)

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement