Expert IA Générative / LLM – Industrialisation & DevSecOps

Accompagner un acteur majeur du secteur de la protection sociale dans l'industrialisation de l'intelligence artificielle au sein de sa direction des systèmes d'information. L'objectif est d'intégrer durablement l'IA générative dans l'ensemble du cycle de développement logiciel (SDLC), afin d'améliorer la productivité des équipes, la qualité du code et l'automatisation des processus.

Missions principales

Concevoir et industrialiser des solutions d'intelligence artificielle générative intégrées aux processus de développement logiciel.

Développer et déployer des agents IA, des workflows intelligents et des solutions reposant sur les modèles de langage (LLM) et les architectures RAG.

Automatiser la génération de spécifications, la documentation technique, les revues de code et les tests.

Intégrer les solutions d'IA dans les chaînes CI/CD et les environnements Azure DevOps.

Définir les standards de qualité, de sécurité et de gouvernance des solutions d'intelligence artificielle.

Mettre en place des indicateurs pour mesurer les gains de productivité, la qualité des développements et l'adoption des outils.

Accompagner les équipes techniques dans l'appropriation et l'industrialisation de ces nouvelles pratiques.

Compétences attendues

Maîtrise des architectures LLM, des agents IA, du prompt engineering et des approches RAG.

Expertise en industrialisation du cycle de développement logiciel (SDLC) et en automatisation des processus de développement.

Excellente connaissance des pratiques DevSecOps, CI/CD et des contrôles qualité automatisés (Quality Gates).

Maîtrise de l'environnement Azure DevOps.

Capacité à concevoir des architectures robustes, sécurisées et maintenables.

Expérience en cadrage, pilotage et coordination de projets techniques complexes.

Profil recherché

Expert disposant de 5 à 10 ans d'expérience, avec une expertise opérationnelle en intelligence artificielle générative et une excellente compréhension des environnements de développement logiciel.

Autonomie, rigueur, esprit d'analyse, pédagogie et capacité à accompagner les équipes dans l'adoption de nouvelles solutions. Une approche pragmatique, orientée résultats et qualité des livrables est attendue.