Agentic ai Engineer H/F - collectivite

Information importante

Type de contrat:

Freelance

Taux journalier :

650
Cette offre est à 0% de commission
Localisation :

Paris, France

Date de démarrage :

Urgent

Mode de travail :

Hybride

Publié le :

16 juin 2026

Le besoin

En quelques mots

Cherry Pick est à la recherche d'un Agentic AI Engineer (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de la fintech / logiciels.

Description

Contexte de mission

Dans le cadre d'un programme de transformation IT centré sur l'industrialisation de l'Intelligence Artificielle appliquée à l'ingénierie logicielle, une organisation souhaite renforcer son équipe avec un Agentic AI Engineer.

La mission consiste à définir, standardiser et déployer des solutions d'IA agentique à l'échelle de l'entreprise afin d'améliorer la productivité des équipes de développement, QA, DevOps et architecture. Le consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des plateformes agentiques, de leur conception à leur adoption opérationnelle.

Missions principales et rôle

Déploiement de la stratégie « AI for Engineering »

- Mettre en oeuvre la stratégie d'adoption de l'IA au sein des équipes d'ingénierie.
- Définir les bonnes pratiques d'utilisation des assistants IA de développement.
- Établir les standards, conventions et règles de gouvernance autour des usages IA.
- Accompagner l'harmonisation des pratiques entre les différentes équipes techniques.

Industrialisation des solutions agentiques

- Concevoir et standardiser les architectures agentiques.
- Définir et maintenir les configurations des agents, skills, mémoires, steerings et connecteurs.
- Établir les guidelines d'implémentation des LLM et frameworks agentiques.
- Garantir la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions déployées.

Développement et exploitation d'agents IA

- Évaluer et intégrer les plateformes d'IA agentique du marché.
- Concevoir des agents spécialisés pour différents cas d'usage :

- Revue de code.
- Génération de documentation.
- Automatisation des tests.
- Remédiation de vulnérabilités.
- Gestion d'incidents.
- Migration et modernisation applicative.
- Assurer le suivi opérationnel et l'amélioration continue des agents déployés.

Intégration aux chaînes d'ingénierie

- Intégrer les agents IA aux pipelines CI/CD.
- Automatiser les processus de développement, de validation et de déploiement.
- Collaborer avec les équipes DevOps, QA et Software Engineering.
- Participer à l'évolution des pratiques DevSecOps.

Accompagnement et conduite du changement

- Former et accompagner les équipes techniques dans l'adoption des solutions IA.
- Produire la documentation fonctionnelle et technique.
- Mettre en place des indicateurs de suivi de l'usage et de la valeur créée.
- Réaliser des actions de coaching et de partage de connaissances.

Objectifs

- Industrialiser l'usage de l'IA générative dans les processus de développement logiciel.
- Déployer des agents IA fiables et réutilisables à grande échelle.
- Améliorer la productivité des équipes techniques.
- Réduire les délais de développement, de test et de remédiation.
- Favoriser l'adoption durable des technologies d'IA agentique.
- Structurer la gouvernance et les standards autour des usages IA.

Profil recherché

Compétences requises

Intelligence Artificielle & Agents IA

- Conception et développement d'agents autonomes.
- Architectures multi-agents.
- LLM Engineering.
- Prompt Engineering avancé.
- Context Engineering.
- Gestion des mémoires, steerings, cache et orchestration d'agents.

Frameworks et Protocoles Agentiques

- MCP (Model Context Protocol).
- A2A (Agent-to-Agent).
- LangGraph.
- CrewAI.
- Strands.
- Frameworks équivalents.

Plateformes IA

- AWS Bedrock AgentCore.
- GitLab Duo Enterprise.
- Solutions agentiques cloud équivalentes.
- Intégration de modèles génératifs dans les environnements de développement.

Assistants IA de Développement

- AWS Kiro.
- Claude Code.
- GitHub Copilot.
- Cursor.
- Outils équivalents.

Software Engineering & DevOps

- Architecture logicielle moderne.
- CI/CD.
- GitLab CI.
- Tests automatisés.
- Revue de code.
- DevSecOps.
- Observabilité et monitoring.

Sécurité Applicative

- Vulnérabilités applicatives.
- SAST.
- DAST.
- SCA.
- Gestion et remédiation des CVE.

Automatisation

- N8N.
- Zapier AI.
- Agents navigateur.
- Workflows automatisés.

Profil

- Formation supérieure en informatique ou ingénierie.
- Minimum 5 ans d'expérience dans l'ingénierie logicielle.
- Expérience significative en tant que Tech Lead, Architecte, Engineering Manager ou Développeur Senior.
- Expérience concrète dans l'utilisation et le déploiement d'assistants IA appliqués au développement logiciel.
- Solide culture Cloud, DevOps et Software Engineering.
- Capacité à concevoir des solutions IA industrielles et à forte valeur ajoutée.
- Expérience dans l'accompagnement du changement et l'adoption de nouvelles pratiques techniques.

• Amélioration continue
• Intelligence artificielle
• Conduite du changement
• Développement logiciel
• Création d'une base documentaire
• Git
• AWS