Consultant IA – DevSecOps - Freelance

Contexte de la mission

L'entité a pour raison d’être de faire référence sur l’automatisation, l’agilité et le DevOps afin de répondre aux enjeux d’amélioration de la fiabilité, du Time To Market et de la performance.

l'activité s’inscrit dans un train SAFe (Agile Release Train). Il comprend notamment une équipe qui fonctionne à la manière d’une « system team » et travaille sur les sujets d’innovation et de préparation de demain, avec une part prépondérante actuellement consacrée à l’intelligence artificielle générative et agentique.

Objet de la prestation

La prestation doit apporter une expertise sur l’intelligence artificielle, en particulier l’IA agentique : LLM, agents, MCP, skills, RAG, prompting et génération de code.

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.

Activités principales

• 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 œuvre 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.

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.