Expert Technique IAIdentification de use case Candidats lié aux activités Ops
POC et démonstration de valeur
Développement et déploiement des solutions à forte valeur, production grade
Compétences techniques
Python - Confirmé - Impératif
AI dev Framework (adk, langchain, pydantic, ...) - Confirmé - Impératif
Pratiques DevOps (CI/CD, IaC, etc...) - Confirmé - Impératif
Culture SRE - Confirmé - Souhaitable
Connaissances linguistiques: Anglais Professionnel (Impératif)
Description détaillée
Description du projet
AI Software Engineer - Amélioration des pratiques Ops par l'IA Générative
Mission Principale
Au sein de l’équipe, vous collaborez avec les développeurs et les experts Observabilité de l’équipe pour concevoir et déployer des outils / enrichir les outils existants améliorant l’efficience de nos pratiques Ops en s’appuyant sur l’IA. L’objectif est d’améliorer la stabilité et la performance de nos produits digitaux, réduire le MTTD et MTTR en cas d’incident (détection proactive, root cause analysis ou remédiation, etc…), tout en réduisant les coûts et la charge cognitive des Feature Teams.
Vous serez responsable de l'identification, du prototypage (POC), et de l'industrialisation d'outils, de plateformes et de nouvelles pratiques intégrant la GenAI au cœur des Opérations, en accord avec les standards et le Tech Radar de l'entreprise.
Responsabilités Clés
Explorer et Prototyper : Concevoir et développer des Preuves de Concept (POC) pour valider la pertinence de cas d'usage de la GenAI appliqués aux pratiques Ops.
Implémenter et Intégrer : Déployer, configurer, évaluer et intégrer des solutions pertinentes du marché.
Fiabiliser les solutions lesr solutions déployées poru les rendre opérable en production (evalution continue, testing d’agents, gouvernance, observabilité, maitrise des coûts, …)
Développer et Documenter : Construire des solutions robustes, documenter les bonnes pratiques et contribuer activement à un référentiel de prompts centralisé et maintenu en "inner source".
Collaborer et Transmettre : Travailler en mode projet avec différentes équipes et produit pour comprendre leurs contextes, implémenter des solutions adaptées et assurer la transmission des POC réussis vers les équipes de production.
Veille et Stratégie : Participer activement à la définition de la stratégie "AI for Ops" en identifiant et évaluant de nouvelles opportunités (outils, modèles, approches).
Profil Recherché
Expérience : Vous êtes un(e) Software Engineer confirmé(e) avec une expérience solide en développement logiciel et une appétence forte, voire une première expérience significative, pour l'Intelligence Artificielle et les LLMs.
Compétences Techniques :
Maîtrise d'au moins un langage de programmation principal (ex: Java, Node.js, Python).
Connaissance pratique des API de modèles de langage (LLMs) et des techniques de prompt engineering.
Expérience avec les environnements Cloud (GCP) et les outils CI/CD.
Expérience de développement de server MCP.
Exemples de Projets et Cas d'Usage
Vous travaillerez sur des projets concrets, dont les premiers candidats identifiés sont :
Investigation d’incident: un agent autonome capable de remplacer l'expertise SRE lors des incidents critiques. En exploitant le Model Context Protocol (MCP), notre outil orchestre des workflows complexes entre Datadog, GitHub et Jira pour corréler télémétrie et code en temps réel. ce workflow d'agentic IA, formule des hypothèses allant jusqu’à la suggestion de root cause.
Escalade efficace des tickets de support: en se basant sur la base de connaissances et l’historique des tickets, l’outil suggère le groupe le plus pertinent à qui escalader un ticket d’incident pour un temps de résolution minimal
CORIOM Conseil est une société spécialisée dans le sourcing de consultants indépendants sur des missions de conseil et d’expertise auprès des organisations métiers. Nous ne nous contentons pas de mettre en relation nos clients avec notre réseau d’indépendants. En effet, fort de notre expérience du métier du conseil et des problématiques terrains, nous assurons le suivi et l’accompagnement du consultant dans sa mission, gage de qualité de la prestation fournie.