Expert IA – DevSecOps

La mission doit apporter une expertise sur l'intelligence artificielle, en particulier l'IA agentique : LLM, agents, MCP, skills, RAG, prompting et génération de code, au sein de l'équipe. L'équipe explore, prototype et outille les usages de l'IA avec un double objectif :

? Mettre l'IA au service de la chaîne d'intégration continue et de l'outillage, GitLab en premier lieu ;

? Acculturer largement le train à ces technologies.

Le profil recherché est technique tout en étant capable de comprendre les enjeux métier et de vulgariser auprès d'interlocuteurs non techniques.

MISSIONS

? Réalisation de spikes et de POC autour de l'IA agentique : LLM, agents, RAG, MCP, prompting, génération de code ;

? Intégration de l'IA dans la chaîne CI/CD et l'outillage DevSecOps : GitLab, GitLab Duo et DAP notamment, MCPs sur les outils de la chaîne ;

? Conception d'enablers et d'outils IA réutilisables par les équipes du train ;

? Mise en ?uvre et évaluation des briques d'IA du groupe : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ;

? Conception d'agents et d'assistants IA appliqués au développement et au DevOps ;

? Mise en place de RAG et exploitation de bases de connaissances ;

? Veille technologique et évaluation des solutions d'IA pertinentes pour le train ;

? Prise en compte des enjeux de sécurité et de conformité dans les usages de l'IA ? DevSecOps ;

? Développement des composants nécessaires : scripts, intégrations, API ;

? Acculturation et essaimage auprès du train : formations, démonstrations, ateliers ;

? Rédaction et vulgarisation de la documentation associée dans Confluence, à destination de publics techniques et non techniques ;

? Accompagnement et support des équipes du train dans l'adoption des usages de l'IA ;

? Contribution au partage de connaissance et à la montée en compétence collective.

Profil candidat:
Le titulaire doit disposer de fondamentaux techniques confirmés en développement et DevOps de + 5 ans.

Une expérience concrète dans la mise en ?uvre d'agents, de RAG ou de MCP, ou une contribution à des projets IA, constitue un atout apprécié.

Si possible, des certifications peuvent être présentées.

Compétences techniques indispensables ? Rédhibitoires

? Maîtrise des concepts de l'IA agentique : LLM, agents, MCP, RAG, prompting ;

? Capacité à concevoir et intégrer des solutions d'IA : agents, RAG, 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 ;

? Capacité à comprendre les enjeux métier et à vulgariser auprès de non-techniques ;

? Maîtrise des API REST et de l'intégration de services d'IA ;

? Connaissance des offres d'IA du groupe : Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ;

? Compétence en évaluation de solutions IA : pertinence, robustesse, mesure des résultats ;

? Connaissance des assistants IA pour le développement : GitLab Duo, GitLab DAP ;

? Sensibilité aux enjeux de sécurité et de conformité appliqués à l'IA ? DevSecOps.

Autres compétences techniques principales

? Développement, notamment Python, et scripting ;

? Culture technique générale du SI : API, architecture, avec une vision opérationnelle ;

? Connaissance des clouds AWS et GCP ;

? Notions de conteneurisation et d'environnements d'exécution : Docker, Kubernetes/OpenShift ;

? Connaissance de Confluence et Jira ;

? Expérience des méthodes agiles Scrum, SAFe et du fonctionnement en équipe ;

? Connaissance de Microsoft Pack Office, Outlook et Teams ;

? Capacité de vulgarisation et d'animation : formations, démonstrations, ateliers ;

? Connaissance des mécanismes de fonctionnement d'une plateforme DevSecOps.

Environnement technologique

Une bonne connaissance de l'écosystème suivant est attendue, sans nécessairement disposer d'une expertise approfondie sur chaque brique :

? LLM, agents, MCP, RAG, prompting, génération de code ;

? Google Gemini, Vertex AI, Antigravity, Anthropic, Mistral ;

? GitLab Duo et GitLab DAP ;

? Python et intégration via API ;

? Docker, Kubernetes/OpenShift ;

? GitLab CI/CD, Jira, Confluence ;

? AWS, GCP, S3NS ;

? Sécurité et conformité appliquées à l'IA ;

? Scrum, Kanban et SAFe ;

? Bonnes pratiques DevSecOps et SRE.