Agentic AI Engineer (IT) / Freelance

Cherry Pick; Paris; On-site; EUR 90,000 - 120,000; Full time

Job summary

Cherry Pick recherche un Agentic AI Engineer (H/F) pour un client fintech/logiciels à Paris. Vous piloterez la stratégie AI for Engineering, concevrez des architectures agentiques et déployerez des agents IA à grande échelle, assurant robustesse, maintenance et alignement avec les objectifs business.

Vous accompagnerez les équipes DevOps, QA et Software Engineering, en formant et coachant les utilisateurs, tout en assurant la gouvernance et la traçabilité des usages IA dans les processus de

Qualifications

• Industrialiser l’usage de l’IA générative dans le 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.
• Structurer la gouvernance et les standards autour des usages IA.

Responsibilities

• Déploiement de la stratégie AI for Engineering dans l’entreprise.
• Mettre en place les bonnes pratiques autour des assistants IA.
• Établir les standards et règles de gouvernance IA.
• Concevoir et standardiser les architectures agentiques.
• Intégrer les agents IA aux pipelines CI/CD et automations.
• Former et accompagner les équipes à l’adoption IA.

Skills

IA agentique

LLM

Gouvernance IA

Architectures IA

DevOps

CI/CD

Génération de documents

Job description

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 œuvre 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.