Répondre aux objections client en freelance : la méthode ACRAC
Les 5 objections récurrentes du freelance et comment y répondre sans se brader, grâce à la méthode ACRAC.
Lire l'articleDescription de la mission
Apporter une expertise en intelligence artificielle, notamment en IA agentique, au sein de l’équipe.
L’objectif est d’explorer, prototyper et outiller les usages de l’IA, notamment pour la chaîne d’intégration continue et l’outillage DevSecOps, ainsi que d’accompagner l’acculturation des équipes à ces technologies.
Missions principales
Réaliser des spikes et des POC autour de l’IA agentique : LLM, agents, RAG, MCP, prompting et génération de code.
Intégrer l’IA dans la chaîne CI/CD et l’outillage DevSecOps, notamment GitLab, GitLab Duo et DAP.
Concevoir des outils IA réutilisables par les équipes.
Mettre en œuvre et évaluer les solutions d’IA du groupe : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic et Mistral.
Concevoir des agents et assistants IA appliqués au développement et au DevOps.
Mettre en place des solutions RAG et exploiter des bases de connaissances.
Assurer une veille technologique et évaluer les solutions d’IA pertinentes.
Prendre en compte les enjeux de sécurité et de conformité liés aux usages de l’IA.
Développer les composants nécessaires : scripts, intégrations et API.
Réaliser des formations, démonstrations et ateliers.
Rédiger et vulgariser la documentation dans Confluence.
Accompagner et soutenir les équipes dans l’adoption des usages de l’IA.
Contribuer au partage des connaissances et à la montée en compétence collective.
Compétences attendues
Maîtrise des concepts de l’IA agentique : LLM, agents, MCP, RAG et prompting.
Capacité à concevoir et intégrer des solutions d’IA : agents, RAG et appels d’API de modèles.
Solides fondamentaux en développement et en génération de code assistée par IA.
Compréhension du lien entre IA, CI/CD et outillage DevSecOps, notamment GitLab.
Maîtrise des API REST et de l’intégration de services d’IA.
Connaissance de Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic et Mistral.
Compétence dans l’évaluation des solutions IA : pertinence, robustesse et mesure des résultats.
Connaissance de GitLab Duo et GitLab DAP.
Sensibilité aux enjeux de sécurité et de conformité appliqués à l’IA.
Compétences en développement, notamment Python, et en scripting.
Connaissance des API et de l’architecture avec une vision opérationnelle.
Connaissance des clouds AWS et GCP.
Notions de Docker et Kubernetes/OpenShift.
Connaissance de Confluence et Jira.
Expérience des méthodes Scrum et SAFe.
Connaissance des plateformes DevSecOps.
Profil recherché
Profil technique disposant de plus de 5 ans d’expérience en développement et DevOps.
Capacité à comprendre les enjeux métier et à vulgariser les sujets auprès d’interlocuteurs non techniques.
Capacité à animer des formations, démonstrations et ateliers.
Une expérience concrète dans la mise en œuvre d’agents, de RAG, de MCP ou dans des projets IA constitue un atout.
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