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Expert claude code & ai devops h/f (it) / freelance

Paris
Indépendant
AXONE BY SYNAPSE
IT
Publiée le Il y a 13 h
Description de l'offre

Axone by Synapse, cabinet de conseil IT innovant, recherche pour l’un de ses clients pour une mission de longue durée un Expert Claude Code / AI DevOps H/F. Dans le cadre d’un programme transverse visant à industrialiser l’usage des outils de génération de code basés sur LLM (Claude Code, GPT, Gemini), vous interviendrez comme référent expert. Ce besoin s’inscrit dans un programme stratégique de construction d’un cloud souverain unifié au sein du client, impliquant plusieurs entités et une refonte complète des environnements existants. Votre rôle sera d’optimiser leur usage dans des environnements DevOps complexes et multi-équipes. Vous accompagnerez plusieurs équipes techniques (Kubernetes, stockage, IAM, provisioning) afin d’accélérer leur productivité et améliorer la qualité des développements via une configuration avancée et contextualisée des outils d’IA.

Objectif et livrable:
* Définir les bonnes pratiques d’utilisation de Claude Code et outils équivalents

* Concevoir et structurer les fichiers de configuration (prompt engineering, arborescences, règles)

* Produire un guide/documentation de référence

* Accompagner les équipes (workshops, onboarding, coaching)

* Industrialiser les usages IA dans le cycle de développement

Compétences attendues:
* Expertise avancée en DevOps (CI/CD, automatisation, pipelines)

* Maîtrise des environnements Cloud (Azure, GCP ou AWS)

* Expérience concrète avec LLM (Claude, GPT, Gemini) et prompt engineering

* Capacité à structurer/configurer des environnements IA (contextes, fichiers, règles)

* Solide expérience en développement logiciel (multi-langages)

* Connaissance Kubernetes et architectures distribuées

* Expérience en industrialisation et scaling d’outils



Profil candidat:

Nous recherchons un expert opérationnel ayant une expérience concrète et avancée dans l’usage des outils de génération de code basés sur IA. Le candidat devra avoir déjà mis en place des configurations complexes permettant d’industrialiser l’usage des LLM dans des contextes DevOps. Une approche pragmatique et orientée terrain est essentielle, ainsi qu’une capacité à transmettre efficacement les bonnes pratiques aux équipes.

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