Expert IA Agentique & DevSecOps – GitLab / RAG / MCP @ > 8 ans d'XP @ Paris

Localisation : Nanterre (Île-de-France)
Niveau recherché : Confirmé / Senior
Organisation : Environnement Agile à l’échelle – SAFe / Agile Release Train

Contexte & enjeux

Au sein d’un centre d’expertise dédié au développement applicatif, une équipe DevSecOps a pour mission de faire référence sur les sujets d’automatisation, d’agilité et de DevOps, afin d’améliorer la fiabilité, le Time To Market et la performance des équipes.

L’environnement s’inscrit dans un Agile Release Train SAFe. La mission intervient au sein d’une équipe transverse fonctionnant à la manière d’une System Team, chargée d’explorer les sujets d’innovation et de préparer les usages technologiques de demain.

Une part prépondérante des travaux est actuellement consacrée à l’intelligence artificielle générative et agentique.

L’objectif est d’apporter une expertise technique autour de l’IA, et plus particulièrement sur :

LLM, agents IA, MCP, skills, RAG, prompting et génération de code assistée par IA.

L’équipe explore, prototype et industrialise les usages de l’IA avec un double objectif :

• Mettre l’IA au service de la chaîne d’intégration continue et de l’écosystème DevSecOps, avec GitLab comme plateforme centrale ;

• Acculturer largement les équipes du train aux technologies et usages de l’IA.

Le consultant devra disposer d’une forte composante technique tout en étant capable de comprendre les enjeux métier, accompagner les équipes et vulgariser des sujets complexes auprès de publics non techniques.

Missions détaillées

Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes :

• Réaliser des spikes, expérimentations et POC autour de l’IA agentique : LLM, agents, RAG, MCP, prompting et génération de code ;

• Intégrer des capacités IA dans la chaîne CI/CD et l'outillage DevSecOps, notamment GitLab, GitLab Duo et GitLab DAP ;

• Concevoir et intégrer des MCP sur les différents outils de la chaîne DevSecOps ;

• Concevoir des enablers et outils IA réutilisables par les différentes équipes du train ;

• Mettre en œuvre et évaluer différentes briques et solutions IA : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic et Mistral ;

• Concevoir des agents et assistants IA dédiés au développement logiciel et au DevOps ;

• Mettre en place des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) et exploiter des bases de connaissances ;

• Réaliser une veille technologique active et évaluer les solutions IA pertinentes pour les besoins du train ;

• Évaluer les solutions IA selon différents critères : pertinence, robustesse et mesure des résultats ;

• Intégrer les problématiques de sécurité et de conformité dans les usages de l’IA et leur intégration DevSecOps ;

• Développer les composants techniques nécessaires : scripts, intégrations et API ;

• Exploiter les API REST et intégrer différents services et modèles d’IA ;

• Participer à l’acculturation et à l’essaimage des usages IA au travers de formations, démonstrations et ateliers ;

• Rédiger et vulgariser la documentation dans Confluence, pour des publics aussi bien techniques que non techniques ;

• Accompagner et supporter les équipes dans l’adoption des nouveaux usages de l’IA ;

• Contribuer au partage des connaissances et à la montée en compétence collective.

Stack technique & environnement

Intelligence artificielle

• IA générative et IA agentique

• LLM

• Agents IA

• MCP

• Skills

• RAG

• Prompting

• Génération de code assistée par IA

• Google Gemini

• Vertex AI

• Antigravity

• Anthropic

• Mistral

Développement & intégration

• Python

• Scripting

• API REST

• Intégration de services et modèles IA

• Architecture et culture générale SI

DevSecOps & CI/CD

• GitLab

• GitLab CI/CD

• GitLab Duo

• GitLab DAP

• MCP appliqués aux outils de la chaîne

• Bonnes pratiques DevSecOps

• SRE

• Sécurité et conformité appliquées à l’IA

Cloud & infrastructure

• AWS

• GCP

• S3NS

• Docker

• Kubernetes

• OpenShift

Collaboration & méthodologies

• Jira

• Confluence

• Scrum

• Kanban

• SAFe

• Microsoft Pack Office

• Outlook

• Teams

Organisation de la mission

La mission est basée à Nanterre (92).

La prestation est réalisée par défaut sur site en Île-de-France. Une partie de l’activité peut être effectuée à distance selon un planning défini conjointement.

Le consultant doit néanmoins pouvoir revenir sur site dans un délai maximal de 3 heures lorsqu'une présence sur place est demandée.

Compétences indispensables

Les compétences suivantes sont considérées comme essentielles :

• Maîtrise réelle des concepts d’IA agentique : LLM, agents, MCP, RAG et prompting ;

• Capacité à concevoir et intégrer des solutions IA : agents, RAG et appels d’API de modèles ;

• Solides fondamentaux en développement logiciel et en génération de code assistée par IA ;

• Bonne compréhension des interactions entre IA, CI/CD et outillage DevSecOps, notamment dans un environnement GitLab ;

• Maîtrise des API REST et de l’intégration de services d’IA ;

• Connaissance des solutions Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic et Mistral ;

• Capacité à évaluer des solutions IA en matière de pertinence, robustesse et mesure des résultats ;

• Connaissance des assistants IA dédiés au développement, notamment GitLab Duo et GitLab DAP ;

• Sensibilité forte aux problématiques de sécurité et de conformité appliquées à l’IA et au DevSecOps ;

• Capacité à comprendre les enjeux métier et à vulgariser des sujets techniques auprès d’interlocuteurs non techniques.

Profil recherché

Le consultant devra disposer de fondamentaux techniques confirmés en développement et DevOps, idéalement acquis sur environ 3 à 5 ans ou davantage.

Une ancienneté importante en IA générative n’est pas indispensable. La priorité est donnée à :

• La solidité des fondamentaux techniques ;

• La maîtrise concrète des concepts de l’IA agentique ;

• La capacité d’apprentissage rapide ;

• La curiosité technologique ;

• La capacité à intégrer de nouveaux outils et paradigmes dans un environnement DevSecOps existant.

Une expérience concrète dans la conception ou la mise en œuvre d’agents IA, de solutions RAG ou de MCP, ou plus largement une contribution significative à des projets IA, constituera un réel atout.

Des certifications techniques pertinentes pourront également être valorisées.

Qualités attendues

Le consultant devra démontrer :

• Une capacité à prendre des initiatives et à proposer des décisions et plans d’action ;

• Une capacité à anticiper les impacts techniques et les risques, et à alerter lorsque nécessaire ;

• Une bonne compréhension des enjeux métier afin d’analyser les besoins et proposer des usages IA pertinents ;

• Une connaissance des normes et règles de sécurité informatique et télécommunication ;

• Une bonne posture client, de l’écoute et un véritable esprit d’équipe ;

• De solides capacités de communication ;

• Une forte capacité d’apprentissage, de vulgarisation et de transmission ;

• Une capacité à animer des formations, démonstrations et ateliers ;

• Polyvalence, autonomie et organisation ;

• Sens du service et capacité d’adaptation ;

• Capacités d’analyse et de synthèse ;

• Rigueur ;

• Solides capacités rédactionnelles ;

• Curiosité et ouverture ;

• Une posture facilitant l’intégration et le partage de connaissances au sein des équipes.