AI Expert developer

Développeur expert IA

Description de poste
Mode de travail: Hybride, 3 jours en présentiel
Responsabilités :
-Concevoir, développer et déployer des agents IA autonomes et semi-autonomes pour automatiser des tâches complexes dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC).
-Concevoir et implémenter des serveurs MCP (Model Context Protocol) pour intégrer des modèles de langage (LLM) aux systèmes internes, outils de développement et sources de données de l'entreprise.
-Identifier les opportunités d'accélération dans le SDLC (génération de code, revue de code, tests automatisés, documentation, déploiement) et concevoir des solutions IA adaptées.
-Développer des pipelines d'ingénierie de prompt robustes et des chaînes d'agents (multi-agent orchestration) pour résoudre des problèmes métier concrets.
-Intégrer des solutions IA générative (LLM, RAG, agents) aux outils DevOps existants (CI/CD, gestion de tickets, contrôle de version, etc.).
-Collaborer avec les équipes de développement, d'architecture et d'opérations pour assurer l'adoption des pratiques IA au sein des équipes produit.
-Assurer la qualité, la fiabilité et l'observabilité des agents IA en production (monitoring, traces, évaluation des sorties).
-Effectuer une veille technologique active sur les évolutions des LLM, des frameworks d'agents et des protocoles d'intégration (MCP, OpenAI function calling, tool use, etc.).
-Documenter les architectures, les choix techniques et les guides d'utilisation à destination des équipes internes.
Qualifications requises :
-Minimum de 5 ans d'expérience en développement logiciel, dont au moins 2 ans axés sur l'IA/ML appliquée.
-Expérience concrète dans le développement d'agents IA avec des frameworks tels que LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI ou équivalents.
-Maîtrise de la mise en place de serveurs MCP et de l'intégration de LLM via des API (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, etc.).
-Solide expérience en Python et bonne connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (tests, revue de code, versionnement).
-Expérience avec les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, pgvector, etc.).
-Bonne compréhension du SDLC et des pratiques DevOps/MLOps (CI/CD, Docker, Kubernetes, Git).
-Capacité à vulgariser des concepts techniques complexes auprès de parties prenantes non techniques.
-Bilingue (français et anglais).
Atouts supplémentaires :
-Expérience avec les outils d'IA pour développeurs : GitHub Copilot, Cursor, Codeium, ou solutions similaires.
-Connaissance des protocoles d'intégration d'agents : MCP (Model Context Protocol), OpenAI Assistants API, tool use (Anthropic).
-Expérience en évaluation et benchmarking de LLM (LLM-as-a-judge, RAGAS, PromptFlow, etc.).
-Certification en IA/ML sur une plateforme cloud (Azure AI Engineer, AWS ML Specialty, GCP Professional ML Engineer).
-Expérience dans un contexte de services-conseils ou de livraison de projets clients.                            

Fonctions et responsabilités

Qualités requises pour réussir dans ce rôle
CGI offre une estimation raisonnable de la fourchette salariale pour ce poste. Le calcul de cette fourchette dépend de divers facteurs, notamment le niveau de compétence, le marché géographique, l’expérience, la formation ainsi que les licences et certifications professionnelles. Les décisions en matière de rémunération dépendent des particularités de chaque cas. Une estimation raisonnable de cette fourchette salariale se situe entre 60,000$ et 120,000$. Ce poste est vacant.

#LI-LZ2

Ensemble, en tant que propriétaires, mettons notre savoir-faire à l’œuvre.

La vie chez CGI est ancrée dans l’actionnariat, le travail d’équipe, le respect et un sentiment d’appartenance. Chez nous, vous pourrez exploiter votre plein potentiel parce que…

Nous vous invitons à devenir propriétaire dès le jour 1 alors que nous travaillons ensemble à faire de notre rêve une réalité. C’est pourquoi nous nous désignons comme associés de CGI, plutôt que comme employés. Nous tirons profit des retombées de notre succès collectif et contribuons activement à l’orientation et à la stratégie de notre entreprise.

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AI Expert developer

Position Description
Responsibilities:
-Design, develop, and deploy autonomous and semi-autonomous AI agents to automate complex tasks across the software development lifecycle (SDLC).
-Design and implement MCP (Model Context Protocol) servers to integrate large language models (LLM) with internal systems, development tools, and enterprise data sources.
-Identify acceleration opportunities within the SDLC (code generation, code review, automated testing, documentation, deployment) and design tailored AI solutions.
-Develop robust prompt engineering pipelines and agent chains (multi-agent orchestration) to solve concrete business problems.
-Integrate generative AI solutions (LLM, RAG, agents) with existing DevOps tools (CI/CD, ticketing systems, version control, etc.).
-Collaborate with development, architecture, and operations teams to drive the adoption of AI practices within product teams.
-Ensure the quality, reliability, and observability of AI agents in production (monitoring, tracing, output evaluation).
-Actively monitor technological developments in LLMs, agent frameworks, and integration protocols (MCP, OpenAI function calling, tool use, etc.).
-Document architectures, technical decisions, and usage guides for internal teams.
Required Qualifications:
-Minimum 5 years of experience in software development, including at least 2 years focused on applied AI/ML.
-Hands-on experience developing AI agents using frameworks such as LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI, or equivalents.
-Proficiency in setting up MCP servers and integrating LLMs via APIs (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, etc.).
-Strong Python experience and solid knowledge of software development best practices (testing, code review, versioning).
-Experience with RAG (Retrieval-Augmented Generation) architectures and vector databases (Pinecone, Weaviate, pgvector, etc.).
-Good understanding of the SDLC and DevOps/MLOps practices (CI/CD, Docker, Kubernetes, Git).
-Ability to communicate complex technical concepts to non-technical stakeholders.
-Bilingual (French and English).
Additional Assets:
-Experience with AI-powered developer tools: GitHub Copilot, Cursor, Codeium, or similar solutions.
-Knowledge of agent integration protocols: MCP (Model Context Protocol), OpenAI Assistants API, tool use (Anthropic).
-Experience in LLM evaluation and benchmarking (LLM-as-a-judge, RAGAS, PromptFlow, etc.).
-AI/ML certification on a cloud platform (Azure AI Engineer, AWS ML Specialty, GCP Professional ML Engineer).
-Experience in a consulting or client project delivery context.    

Your future duties and responsibilities

Required qualifications to be successful in this role

Together, as owners, let’s turn meaningful insights into action.

Life at CGI is rooted in ownership, teamwork, respect and belonging. Here, you’ll reach your full potential because…

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