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Agentic SDLC Transformation Lead

Talan
  • 🇨🇭 Switzerland
  • On-site
  • Staff / Principal
  • 10 hours ago
  • AI
  • Devops
  • CI/CD
  • RAG
  • FinOps
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Talan est un groupe international de conseil et d’expertises technologiques, qui accompagne et accélère la transformation digitale de ses clients par les leviers de la technologie, de la data et de l’innovation.

Depuis plus de 20 ans, Talan conseille et accompagne les entreprises et les institutions publiques dans la définition et la mise en œuvre de leurs projets de transformation et d'innovation en Suisse et à l'international.

Présent sur 5 continents dans 21 pays, le Groupe, certifié Great Place To Work, compte plus de 7000 collaborateurs.

Doté d'un Centre de recherche et d'innovation, Talan met l'innovation au cœur de son développement et intervient dans les domaines des mutations technologiques telles que l'Intelligence Artificielle, la Data Intelligence, la Blockchain, pour servir la croissance des grands groupes et des ETI dans une démarche engagée et responsable.

En plaçant la “Positive Innovation” au cœur de sa stratégie, Talan est convaincu que c’est en étant au service de l’humain que la technologie amplifie son impact sur la société tout entière.

#TalanSuisse

Contexte & Enjeux

Vous pilotez la mutation du cycle de vie de développement logiciel (SDLC) vers un modèle industriel augmenté par l'Intelligence Artificielle (AI-Driven / Agentic SDLC).

Votre rôle est d'orchestrer et d'inscrire dans la durée une transformation des pratiques d'ingénierie. L'objectif : structurer un cadre méthodologique moderne où les développeurs et les agents IA collaborent de manière fluide, sécurisée et gouvernée, afin d'accélérer la vitesse de delivery tout en élevant les standards de qualité logicielle.

Positionné(e) en véritable Leader de la Transformation Tech & Change,vous faites le pont entre la vision stratégique, l'acculturation des équipes et l'implémentation technique concrète sur le terrain (hands-on).

Missions Principales

 Structuration du Cadre Méthodologique (AI-SDLC)

  • DĂ©finir et dĂ©ployer la trame d'ingĂ©nierie augmentĂ©e couvrant l'intĂ©gralitĂ© du cycle de vie :
    • Exploration et cartographie automatisĂ©e du patrimoine applicatif existant.
    • Formalisation des spĂ©cifications pilotĂ©es par l'IA (Specification-Driven Development).
    • Design d'architecture et dĂ©veloppement guidĂ©s par des agents spĂ©cialisĂ©s.
    • Automatisation avancĂ©e des recettes, tests d'acceptation et contrĂ´le qualitĂ©.
    • Documentation dynamique et gestion de la connaissance (Knowledge Management).
  • Établir les normes et règles de gouvernance pour garantir la traçabilitĂ©, la rĂ©pĂ©tabilitĂ©, la sĂ©curitĂ© et la scalabilitĂ© des livrables.

Architecture & Orchestration des Agents

  • ModĂ©liser un Ă©cosystème d'agents virtuels autonomes et collaboratifs adaptĂ©s aux enjeux des Ă©quipes de dev.
  • Structurer les rĂ´les, les contextes et les bases de connaissances manipulĂ©s par les agents Ă  chaque Ă©tape du cycle.
  • Mettre en place les mĂ©canismes d'orchestration, les boucles de contrĂ´le humain (Human-in-the-loop) et les passages de relais (handoffs) inter-Ă©tapes.
  • Cadrer le pilotage financier de la consommation des modèles et la gestion des tokens (TokenOps).

Conduite du Changement & Adoption à l'Échelle

  • Incarner la posture CTO pour acculturer, convaincre et fĂ©dĂ©rer les Ă©quipes d'ingĂ©nierie autour des nouvelles pratiques.
  • Concevoir des dĂ©monstrateurs, POCs et cas d'usage Ă  fort impact pour prouver la valeur sur le terrain.
  • DĂ©ployer le framework auprès d'Ă©quipes pilotes, puis structurer sa gĂ©nĂ©ralisation Ă  l'Ă©chelle (crĂ©ation d'un socle de composants rĂ©utilisables, templates, rĂ©pertoires de rĂ©fĂ©rence).
  • Identifier et lever les freins organisationnels, techniques ou culturels liĂ©s Ă  l'adoption de l'IA.

Parcours & Expérience

  • 10+ ans d'expĂ©rience globale en ingĂ©nierie logicielle, architecture de systèmes ou direction technique (SVP/VP Engineering, CTO organisation, Head of Tech).
  • ExpĂ©rience confirmĂ©e dans le pilotage de transformations d'ingĂ©nierie Ă  grande Ă©chelle (dĂ©ploiement de pratiques DevOps, Platform Engineering ou AgilitĂ© Ă  l'Ă©chelle).
  • Pratique concrète (Hands-on) et maĂ®trise des technologies de l'IA GĂ©nĂ©rative appliquĂ©es au dĂ©veloppement informatique.

Compétences Techniques Clés

  • Architecture & IngĂ©nierie : Architecture logicielle, SDLC, DevOps, CI/CD, automatisation des tests.
  • IA GĂ©nĂ©rative & Agents : LLMs (intĂ©gration, limites), systèmes multi-agents / agents autonomes, RAG (Retrieval-Augmented Generation),Prompt Engineering,Context Engineering.
  • Gouvernance Tech : TokenOps, FinOps IA, qualitĂ© et sĂ©curitĂ© du code gĂ©nĂ©rĂ©.

Soft Skills & Leadership

  • Posture CTO & Vision stratĂ©gique : CapacitĂ© Ă  challenger le statu quo, structurer une vision technique et la dĂ©cliner de manière opĂ©rationnelle.
  • Leadership & Conduite du Changement : Excellent communicant, capable d'embarquer des dĂ©veloppeurs seniors comme des dĂ©cideurs, d'animer des communautĂ©s et de faire sauter les verrous d'adoption.
  • Esprit d'innovation & Pragmatisme : OrientĂ© rĂ©sultats, avec une volontĂ© forte de convertir des prototypes en capacitĂ©s industrielles rĂ©pĂ©tables.

 

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