Agentic AI Engineer (H/F) - Freelance

Description du poste

Taux journalier (TJM): 650
En quelques mots
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Cherry Pick est à la recherche d'un Agentic AI Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de la fintech / logiciels.

Description
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• Contexte de mission

Dans le cadre d’un programme de transformation IT centré sur l’industrialisation de l’Intelligence Artificielle appliquée à l’ingénierie logicielle, une organisation souhaite renforcer son équipe avec un Agentic AI Engineer.

La mission consiste à définir, standardiser et déployer des solutions d’IA agentique à l’échelle de l’entreprise afin d’améliorer la productivité des équipes de développement, QA, DevOps et architecture. Le consultant interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des plateformes agentiques, de leur conception à leur adoption opérationnelle.

• Missions principales et rôle

Déploiement de la stratégie « AI for Engineering »

• Mettre en œuvre la stratégie d’adoption de l’IA au sein des équipes d’ingénierie.


• Définir les bonnes pratiques d’utilisation des assistants IA de développement.


• Établir les standards, conventions et règles de gouvernance autour des usages IA.


• Accompagner l’harmonisation des pratiques entre les différentes équipes techniques.

Industrialisation des solutions agentiques

• Concevoir et standardiser les architectures agentiques.


• Définir et maintenir les configurations des agents, skills, mémoires, steerings et connecteurs.


• Établir les guidelines d’implémentation des LLM et frameworks agentiques.


• Garantir la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées.

Développement et exploitation d’agents IA

• Évaluer et intégrer les plateformes d’IA agentique du marché.


• Concevoir des agents spécialisés pour différents cas d’usage :

+ Revue de code.
+ Génération de documentation.
+ Automatisation des tests.
+ Remédiation de vulnérabilités.
+ Gestion d’incidents.
+ Migration et modernisation applicative.

• Assurer le suivi opérationnel et l’amélioration continue des agents déployés.

Intégration aux chaînes d’ingénierie

• Intégrer les agents IA aux pipelines CI/CD.


• Automatiser les processus de développement, de validation et de déploiement.


• Collaborer avec les équipes DevOps, QA et Software Engineering.


• Participer à l’évolution des pratiques DevSecOps.

Accompagnement et conduite du changement

• Former et accompagner les équipes techniques dans l’adoption des solutions IA.


• Produire la documentation fonctionnelle et technique.


• Mettre en place des indicateurs de suivi de l’usage et de la valeur créée.


• Réaliser des actions de coaching et de partage de connaissances.


• Objectifs


• Industrialiser l’usage de l’IA générative dans les processus de développement logiciel.


• Déployer des agents IA fiables et réutilisables à grande échelle.


• Améliorer la productivité des équipes techniques.


• Réduire les délais de développement, de test et de remédiation.


• Favoriser l’adoption durable des technologies d’IA agentique.


• Structurer la gouvernance et les standards autour des usages IA.

Profil recherché

• Compétences requises

Intelligence Artificielle \& Agents IA

• Conception et développement d’agents autonomes.


• Architectures multi\-agents.


• LLM Engineering.


• Prompt Engineering avancé.


• Context Engineering.


• Gestion des mémoires, steerings, cache et orchestration d’agents.

Frameworks et Protocoles Agentiques

• MCP (Model Context Protocol).


• A2A (Agent\-to\-Agent).


• LangGraph.


• CrewAI.


• Strands.


• Frameworks équivalents.

Plateformes IA

• AWS Bedrock AgentCore.


• GitLab Duo Enterprise.


• Solutions agentiques cloud équivalentes.


• Intégration de modèles génératifs dans les environnements de développement.

Assistants IA de Développement

• AWS Kiro.


• Claude Code.


• GitHub Copilot.


• Cursor.


• Outils équivalents.

Software Engineering \& DevOps

• Architecture logicielle moderne.


• CI/CD.


• GitLab CI.


• Tests automatisés.


• Revue de code.


• DevSecOps.


• Observabilité et monitoring.

Sécurité Applicative

• Vulnérabilités applicatives.


• SAST.


• DAST.


• SCA.


• Gestion et remédiation des CVE.

Automatisation

• N8N.


• Zapier AI.


• Agents navigateur.


• Workflows automatisés.


• Profil


• Formation supérieure en informatique ou ingénierie.


• Minimum 5 ans d’expérience dans l’ingénierie logicielle.


• Expérience significative en tant que Tech Lead, Architecte, Engineering Manager ou Développeur Senior.


• Expérience concrète dans l’utilisation et le déploiement d’assistants IA appliqués au développement logiciel.


• Solide culture Cloud, DevOps et Software Engineering.


• Capacité à concevoir des solutions IA industrielles et à forte valeur ajoutée.


• Expérience dans l’accompagnement du changement et l’adoption de nouvelles pratiques techniques.

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