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Agentic Engineer H/F


Tâche 1 : Conception et mise en place de l'environnement d'outils d'IA générative - Analyser l'environnement technique existant et identifier les besoins spécifiques des équipes de développement - Concevoir l'architecture de l'environnement local d'outils d'IA (Claude Code/Codex, Gemini CLI, agents, plugins, MCP, etc.) - Installer et configurer les outils d'IA générative sélectionnés dans l'environnement local - Optimiser les configurations pour garantir performance, sécurité et compatibilité avec l'infrastructure existante - Tester et valider le bon fonctionnement de l'environnement configuré Tâche 2 : Intégration des frameworks d'agents dans le cycle de développement logiciel (SDLC) - Identifier les points d'intégration des outils d'IA dans le SDLC existant - Intégrer les frameworks d'agents (bmad, spekkit, gtask, gitagent) dans les différentes phases du cycle de développement - Configurer l'orchestration des agents pour automatiser certaines tâches de développement - Mettre en place les serveurs MCP (Model Context Protocol) et assurer leur intégration - Valider l'intégration par des tests fonctionnels et des cas d'usage concrets Tâche 3 : Accompagnement et formation des équipes - édiger la documentation technique de l'environnement configuré (architecture, installation, configuration) - Élaborer des guides d'utilisation et des tutoriels adaptés aux différents profils d'utilisateurs - Organiser et animer des sessions de formation sur l'utilisation des outils d'IA générative - Accompagner les équipes dans la prise en main et la personnalisation des outils selon leur contexte technique Livrables - Architecture cible de l'écosystème d'agents / copilots (diagrammes, choix d'outils, plugins, MCP), - Configuration documentée : - fichiers de config des agents, - config Claude / Gemini CLI, - config des skills / plugins / serveurs, - Guide d'usage et de bonnes pratiques pour les équipes : - comment utiliser les agents au quotidien, - comment adapter les prompts, - comment gérer les mémoires et contextes, - Plan de formation + réalisation de sessions pratiques, - Retour d'expérience (REX) et recommandations pour les évolutions à moyen terme.
Maîtrise d'outils et environnements IA / agents : - Très bonne connaissance et pratique de : - Claude Code - OpenAI Codex (ou outils équivalents de copiloting avancé), - Gemini CLI, - Expérience de la configuration locale de ces outils (installation, paramétrage, intégration dans l'environnement de développement). Configuration et orchestration des agents : - Configuration avancée des fichiers : - fichiers d'agent (prompt system, rôles, comportements, outils disponibles), - fichiers de configuration Claude, - définition et configuration de skills / outils. - Optimisation : - des prompts et des workflows, - des stratégies de gestion de la mémoire (mémoire courte, mémoire longue, contextes persistants, résumés, etc.), - de la consommation de tokens / coûts et des performances. - de l'adaptation et personnalisation des modèles via les skills et agent - Configuration du poste de travail - comment paralléliser les taches - comment être notifié pour continuer des tâches de fond en parallèle - comment cadrer de façon optimale l'exécution des outils (sandbox, Yolo, man in the loop) Intégration de plugins, serveurs et MCP : - Configuration et intégration de plugins et outils externes (API, bases de données, systèmes internes), - Mise en place et exploitation de serveurs / services pertinents pour les agents (ex : serveurs d'outils, backends de contexte, vectordb, etc.), - Connaissance et utilisation de MCP (Model Context Protocol) ou équivalents, avec capacité à : - identifier les MCP pertinents selon les besoins, - les configurer et les intégrer dans l'écosystème existant. - Adaptation des settings, pour obtenir des solutions à liberté contrôlé ou utilisation dans les sandbox - Bonne pratique de parallélisation des taches (worktree) et automatisation des taches Frameworks d'agents et outillage : - Bonne connaissance des frameworks / outils suivants : - bmad, - speckkit - openspec - fabric(daniel miessler) - gtask, - gitagent, - Capacité à comparer, sélectionner, assembler ces frameworks pour construire des workflows robustes et maintenables - Expérience significative sur un SDLC complet (Software Development Life Cycle) en exectuion agentique: - recueil de besoin, - conception, - génération de code, - revue de code assistée, - génération et exécution de tests, - documentation, - tests (unitaires, intégration, end-to-end), - support à l'analyse d'incidents. - déploiement, - exploitation et amélioration continue. - Savoir valider avec le système agentique mis en place la Chain of Verification pour entériner le DoD, et l'automatisation d'enchainement de taches et d'actions Expérience avérée dans : - l'accompagnement de petites équipes (développeurs, tech lead, product, éventuellement Ops), - la formation pratique à l'usage de ces outils : ateliers, pair-programming assisté, sessions de prise en main. - Capacité à : - adapter l'usage des outils à l'environnement technique spécifique (langages, frameworks, outillage existant), - définir des guidelines et bonnes pratiques, - aider à la personnalisation des agents (règles, contextes, intégrations spécifiques SI).

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