Agentic AI Engineer
Il y a 2 semaines
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Agentic AI Engineer
* Sous la direction de l'Agentic AI Lead et du Head of IT Transformation.
Responsabilités:
* Mettre en oeuvre la stratégie « AI for Engineering » : usages des assistants IA au codage, bonnes pratiques, conventions et gouvernance commune pour toutes les équipes.
* Standardiser et industrialiser l'IA agentique : configurations AWS Kiro (agents, steerings, skills, MCP...), guidelines d'implémentation des LLM et des frameworks agentiques.
* Évaluer, déployer et opérer les plateformes agentiques (AWS Bedrock, GitLab Duo...) et concevoir des agents spécialisés (remédiation de CVE, revue de code, tests, documentation, migration, incidents).
* Intégrer les agents dans les workflows existants : pipelines CI/CD (GitLab CI) et outillage des équipes développement, QA et DevOps.
* Accompagner l'adoption dans les 20+ équipes d'Harvest : documentation, formations, coaching, suivi des KPIs d'usage et d'impact.
Profil recherché
* Au moins 5 ans d'expérience dans l'IT, avec une implication directe dans des projets d'engineering (tech lead, engineering manager, développeur sénior, architecte...).
* Expérience significative et hands-on de l'IA appliquée au développement logiciel, incluant l'utilisation des fonctionnalités avancées des assistants IA au codage et le développement d'agents autonomes. Compétences techniques obligatoires :
* Expérience concrète des assistants IA de développement et de leurs fonctionnalités agentiques (Kiro, Claude Code, Copilot, Cursor ou équivalents).
* Maîtrise de plateformes agentiques cloud (AWS Bedrock AgentCore, GitLab Duo Enterprise ou similaires).
* Pratique de protocoles / frameworks agentiques (MCP, A2A, LangGraph, CrewAI, Strands...).
* Connaissance des outils et techniques actuels de prompt engineering et context engineering (steerings, mémoires, caching, etc).
* Bonne culture software engineering moderne : architecture, tests, CI/CD, revue de code, DevSecOps. Compétences techniques additionnelles :
* Notions de sécurité applicative et outils AppSec (SAST, DAST, SCA, remédiation de CVE).
* Connaissance d'outils d'automatisation IA (N8N, Zapier AI, agents navigateur). Soft
skills:
* Capacité à embarquer des équipes.
* Pédagogie, vulgarisation, excellente communication écrite et orale.
* Force de proposition, pragmatisme, orientation impact.
* Curiosité et goût pour l'expérimentation et la veille IA.
Experience:
Débutant accepté
* Sous la direction de l'Agentic AI Lead et du Head of IT Transformation.
Responsabilités:
* Mettre en oeuvre la stratégie « AI for Engineering » : usages des assistants IA au codage, bonnes pratiques, conventions et gouvernance commune pour toutes les équipes.
* Standardiser et industrialiser l'IA agentique : configurations AWS Kiro (agents, steerings, skills, MCP...), guidelines d'implémentation des LLM et des frameworks agentiques.
* Évaluer, déployer et opérer les plateformes agentiques (AWS Bedrock, GitLab Duo...) et concevoir des agents spécialisés (remédiation de CVE, revue de code, tests, documentation, migration, incidents).
* Intégrer les agents dans les workflows existants : pipelines CI/CD (GitLab CI) et outillage des équipes développement, QA et DevOps.
* Accompagner l'adoption dans les 20+ équipes d'Harvest : documentation, formations, coaching, suivi des KPIs d'usage et d'impact.
Profil recherché
* Au moins 5 ans d'expérience dans l'IT, avec une implication directe dans des projets d'engineering (tech lead, engineering manager, développeur sénior, architecte...).
* Expérience significative et hands-on de l'IA appliquée au développement logiciel, incluant l'utilisation des fonctionnalités avancées des assistants IA au codage et le développement d'agents autonomes. Compétences techniques obligatoires :
* Expérience concrète des assistants IA de développement et de leurs fonctionnalités agentiques (Kiro, Claude Code, Copilot, Cursor ou équivalents).
* Maîtrise de plateformes agentiques cloud (AWS Bedrock AgentCore, GitLab Duo Enterprise ou similaires).
* Pratique de protocoles / frameworks agentiques (MCP, A2A, LangGraph, CrewAI, Strands...).
* Connaissance des outils et techniques actuels de prompt engineering et context engineering (steerings, mémoires, caching, etc).
* Bonne culture software engineering moderne : architecture, tests, CI/CD, revue de code, DevSecOps. Compétences techniques additionnelles :
* Notions de sécurité applicative et outils AppSec (SAST, DAST, SCA, remédiation de CVE).
* Connaissance d'outils d'automatisation IA (N8N, Zapier AI, agents navigateur). Soft
skills:
* Capacité à embarquer des équipes.
* Pédagogie, vulgarisation, excellente communication écrite et orale.
* Force de proposition, pragmatisme, orientation impact.
* Curiosité et goût pour l'expérimentation et la veille IA.
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Débutant accepté