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Séniorité - ingénieur IA opérationnel. Une personne qui a réellement conçu et déployé des projets IA concrets (agents, prompts, MCP, mémoire), et pas seulement dirigé ces projets. Doit être capable de livrer de manière autonome. Utilisation de VSCode Github Copilot Description des services à réaliser L'équipe Train Release Management (TRM) est responsable de la mise en œuvre et de la gestion des processus de release à travers les environnements de développement, de test et de production. Cela inclut la coordination de trois processus : la Gestion des Releases, la Gestion des Changements et la Gestion des Incidents. L'équipe travaille en collaboration avec tous les acteurs des projets de développement logiciel, en traduisant les besoins (releases trains, correctifs, incidents, bugs, BAU, vulnérabilités, demandes ad hoc, obsolescence) en une feuille de route détaillée des releases avec les rapports associés, et en améliorant continuellement chaque processus. Ce projet s'appuie sur la mise en œuvre de l'IA déjà en cours au sein de l'équipe, avec un accent sur l'automatisation, la gestion du contexte et le partage des connaissances appliqués aux activités de gestion des releases. L'objectif est d'améliorer l'efficacité individuelle et collective en intégrant des améliorations IA dans les processus TRM existants (planification des releases, coordination des changements, suivi des incidents, surveillance de l'éligibilité, reporting), tout en alignant les solutions avec les exigences de gouvernance et les bonnes pratiques du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Le service comprendra les éléments suivants : 1. Mise à l'échelle du framework IA pour l'équipe : L'ingénieur structurera et mettra à l'échelle le framework IA existant (agents, prompts, mémoire, méthodologie de cas d'usage) afin qu'il soit documenté, standardisé et utilisable par tous les membres de l'équipe. Cela inclut la structuration du dépôt Git partagé avec une organisation claire, des règles de contribution et des pratiques de contrôle de version, en veillant à ce que les cas d'usage suivent une approche cohérente, soient versionnés, testables et conformes aux normes SDLC et de gouvernance. 2. Processus opérationnels TRM assistés par l'IA : Le service fournira des solutions assistées par l'IA pour les processus clés de gestion des releases tels que la planification, le suivi des changements, le monitoring de la résolution des incidents, le reporting d'éligibilité, l'analyse des causes racines et les retours d'expérience. Cela inclut l'utilisation de GitHub Copilot pour automatiser les tâches répétitives, soutenir l'analyse et la prise de décision, améliorer la traçabilité et accroître l'efficacité opérationnelle. 3. Qualité et responsabilité : L'ingénieur sera garant de la qualité de tous les livrables assistés par l'IA, en intégrant des pratiques de validation et d'assurance qualité dans les solutions délivrées. Garantir la fiabilité et la responsabilité des résultats générés par l'IA fait partie intégrante du service. 4. Gestion du contexte et de la mémoire : L'ingénieur construira et maintiendra une base de connaissances structurée permettant aux outils IA d'opérer avec une pleine connaissance des processus, règles et données de référence TRM. Cela inclut la codification des définitions de processus, des règles de progression des trains, des workflows d'approbation des changements et des données de référence en formats lisibles par machine. La base de connaissances sera mise à jour selon un cycle régulier (révision bimensuelle). 5. Co-création et montée en compétences : L'ingénieur travaillera en collaboration avec l'équipe pour co-créer des standards, outils et documentations. Le service inclura du coaching, des conseils et des transferts de connaissances pour permettre à l'équipe d'adopter, maintenir et étendre les frameworks IA de manière autonome. 6. Mesure de la performance et reporting : L'ingénieur définira, automatisera et suivra les indicateurs clés de performance (KPIs) liés aux activités IA, et soutiendra la communication de l'impact de l'IA sur la productivité, la qualité et la réduction des risques. 7. Documentation et communication : Le service fournira une documentation claire et complète ainsi que des présentations pour mettre en valeur les frameworks IA, les solutions et les réalisations auprès des parties prenantes, dans un souci de transparence et d'amélioration continue. Livrables et Calendrier Livrables : Framework IA déployé à l'équipe : documenté, standardisé, avec dépôt Git structuré Implémentation de solutions IA pour les processus clés TRM (suivi des releases, coordination des changements, monitoring des incidents, reporting d'éligibilité, analyse des causes racines) Base de connaissances structurée, mise à jour bimensuellement Sessions de partage des connaissances, ateliers et supports de coaching Tableaux de bord de performance et suivi automatisé des KPIs Rapport final résumant les réalisations, lessons learned et recommandations