AI Productivity Engineer (Dev/DevOps)

Et si ton prochain job n’était pas de coder, mais de manager des IA qui codent à ta place ?
C’est pas un délire futuriste. C’est déjà ce que certains vivent : ils orchestrent Claude, Gemini, Cursor comme une équipe fantôme.
Ils designent avec Figma Make, lancent un prompt structuré, valident, refactorent.
Ils codent encore… mais comme un chef d’orchestre joue du violon : pour guider, pas pour tout faire eux-mêmes.Chez lemlist, on ne regarde pas cette révolution IA de loin.
On l’intègre à fond : dans nos produits mais aussi dans nos process internes.

Mission :
On veut aller plus loin, et si tu nous rejoins, tu seras responsable de la veille, de l’expérimentation et de l’intégration des outils IA qui peuvent améliorer le quotidien des développeurs. Ton objectif est d’augmenter la productivité des équipes tech, sans sacrifier la qualité ni la maintenabilité du code. Tu seras aussi un moteur de la conduite du changement autour de ces outils.

Responsabilités :

• Tester et benchmarker les outils IA de génération de code (Claude, Cursor, KiloCode, etc.)

• Coder des POC, scripts et intégrations internes pour tester puis industrialiser les pratiques IA

• Proposer des intégrations concrètes dans notre stack (MeteorJS, monorepo, CI/CD)

• Former les devs et documenter les meilleures pratiques

• Mesurer l’impact, au moins de manière grossière (délais de livraison, fréquence de déploiement, qualité de code)

• Développer ponctuellement des features pour appliquer tes propres workflows IA

Profil recherché :

• Grande expérience en terme de développement et industrialisation du code

• 5 ans minimum d’expérience en développement web (JS/TS, Node)

• Au moins une expérience d’outillage IA dans une équipe > 5 devs, avec preuves d’impact mesuré

• Bonne culture undefined

• Expérience avec des outils IA ou APIs LLM (OpenAI, Claude, etc.)

• Esprit structuré, autonome, capable de documenter, vulgariser et évangéliser

• Forte curiosité, capable de creuser en profondeur un sujet technique

• Expérience en conduite du changement ou en formation interne

Réalisations attendues après 3 mois

• Audit complet de la chaîne CI/CD et du monorepo : points de friction, coût tokens, métriques DORA de référence.

• Deux POC IA opérationnels (ex. Kilo Code + review assistée) mesurant vitesse et qualité sur des features réelles.

• Première intégration outillage IA dans la pipeline (tests auto ou changelog généré).

• Guidelines v1 + mini-formations : ≥ 30 % des devs utilisent activement au moins un nouveau workflow IA.

Réalisations attendues après 12 mois

• Outils IA industrialisés et maintenus (CI/CD, review, monitoring) sur l’ensemble du monorepo.

• Adoption 100 % des devs, avec cycles de formation interne et playbooks à jour.

• Lead-time code→prod réduit, taux de rollback en baisse.

• Budget IA optimisé : suivi coûts/tokens + politiques de quotas, etc.

• Trois nouveaux workflows IA déployés (génération de tests, refactor assisté, détection automatique de dettes techniques).

• Audit trimestriel qualité + sécurité validé, documentation prête pour un éventuel audit externe.