Descriptif du poste: Contexte Améliorer les pratiques Ops grâce à l'IA générative. Optimisation de la stabilité et la performance des produits digitaux, réduire le MTTD et MTTR en cas d'incident, tout en diminuant les coûts et la charge cognitive des Feature Teams. Missions * Identifier, prototyper (POC) et industrialiser des outils, plateformes et pratiques intégrant la GenAI au cœur des opérations, en respectant les standards et le Tech Radar de l'entreprise. * Concevoir et développer des POCs pour valider la pertinence de cas d'usage de la GenAI appliqués aux pratiques Ops. * Déployer, configurer, évaluer et intégrer des solutions pertinentes du marché. * Fiabiliser les solutions déployées pour les rendre opérables en production (évaluation continue, testing d'agents, gouvernance, observabilité, maîtrise des coûts, etc.). * Construire des solutions robustes, documenter les bonnes pratiques et contribuer activement à un référentiel de prompts centralisé et maintenu en "inner source". * Travailler en mode projet avec différentes équipes et produits pour comprendre leurs contextes, implémenter des solutions adaptées et assurer la transmission des POC réussis vers les équipes de production. * Participer activement à la définition de la stratégie "AI for Ops" en identifiant et évaluant de nouvelles opportunités (outils, modèles, approches). Exemples  * Investigation d'incident : dév. d'un agent autonome capable de remplacer l'expertise SRE lors des incidents critiques. En exploitant le Model Context Protocol (MCP), l'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 la root cause. * Escalade efficace des tickets de support via la base de connaissances et l'historique des tickets, l'outil suggère le groupe pertinent à qui escalader un ticket d'incident pour un temps de résolution minimal. Compétences techniques * Python  * Frameworks de dév IA (adk, langchain, pydantic) * Pratiques DevOps (CI/CD, IaC, etc.)  * Culture SRE * Maîtrise d'au moins un langage de programmation principal (Java, Node.js, Python) * Connaissance des API, de modèles de langage (LLMs) et des techniques de prompt engineering * Environnements Cloud (GCP) et les outils CI/CD * Développement de server MCP Langues * Anglais (impératif) Objectifs et livrables  Nous visons à développer des fonctionnalités IA pour les Ops avec les livrables suivants : * Identification de cas d'usage pertinents pour l'IA dans les pratiques Ops. * Prototypage et démonstration de valeur via des POCs * Dév. et déploiement de solutions à forte valeur, prêtes pour la production. * Documentation des bonnes pratiques et contribution à un référentiel de prompts centralisé. * Collaboration avec différentes équipes pour implémenter des solutions adaptées et assurer la transmission des POC réussis vers les équipes de production. * Participation à la définition de la stratégie "AI for Ops" en identifiant et évaluant de nouvelles opportunités.     Profil recherché: Profil avec 8ans experience minimum expert sur les compétences techniques ci dessous  Compétences techniques * Python  * Frameworks de dév IA (adk, langchain, pydantic) * Pratiques DevOps (CI/CD, IaC, etc.)  * Culture SRE * Maîtrise d'au moins un langage de programmation principal (Java, Node.js, Python) * Connaissance des API, de modèles de langage (LLMs) et des techniques de prompt engineering * Environnements Cloud (GCP) et les outils CI/CD * Développement de server MCP