Solution Architect

The Frontier Transformation Framework helps our customers become Frontier Firms: organizations where AI is part of the operating system the business runs on. The difference between a transformation and a one-off deployment is what happens after go-live. Without a deliberate improvement and optimization discipline, returns erode: adoption plateaus, agents drift, prompt libraries go stale, and high-value agents are starved while low-value ones persist. Intelligent Optimization is the operating discipline that makes AI value compound over time rather than dissipate. The Frontier Transformation team is how the Microsoft Frontier Company, the organization this role sits within, delivers this: a small, senior human-agent team in which each member carries one of the Framework's eight capabilities into the customer, directs a set of digital co-workers to deliver at a scale headcount alone could not, and is designed to fade into a customer counterpart who can carry the work forward.

Le cadre de transformation Frontier aide nos clients à devenir des Frontier Firms, c'est-à-dire des organisations où l’IA fait partie intégrante du système d’exploitation sur lequel l’entreprise fonctionne. La différence entre une transformation et un déploiement ponctuel réside dans ce qui se passe après la mise en production. Sans une discipline délibérée d’amélioration continue et d’optimisation, les bénéfices diminuent : l’adoption plafonne, les agents dérivent, les bibliothèques de prompts deviennent obsolètes, et les agents à forte valeur sont sous-utilisés tandis que les agents à faible valeur persistent. L’Optimisation Intelligente est la discipline opérationnelle qui permet à la valeur générée par l’IA de croître au fil du temps plutôt que de s’éroder. L’équipe Frontier Transformation est la façon dont Microsoft Frontier Company, l’organisation au sein de laquelle ce poste s’inscrit, concrétise cette vision : une petite équipe expérimentée composée d’humains et d’agents, où chaque membre apporte l’une des huit capacités du Framework chez le client, dirige un ensemble de collaborateurs numériques capables de produire à une échelle qu’aucun effectif humain ne pourrait atteindre seul, et est conçue pour transférer progressivement cette expertise à un homologue client qui pourra poursuivre le travail de façon autonome.

We are seeking a Frontier Intelligent Optimization SME to make AI value compound across strategic customer engagements. In this role, you will establish and run the Intelligent Optimization Framework as a permanent operating rhythm, grounded in kaizen and strong facilitation, that redesigns and reruns workflows to outcomes. You will solve the last-mile problem, embedding what gets built into how work actually gets done through standard work, clear ownership, and an execution cadence that makes new ways of working stick, working directly with business owners, operators, champions, and the Value, Skilling, Change, and engineering leads.

This is a role for people who are energized by making change hold rather than launching it, who can read measurement signals and turn them into the next round of improvement, and who believe a program that ships once and leaves is just a release, not a transformation. You are designed to fade into a customer counterpart who owns the improvement rhythm after the engagement ends. If you are excited by turning AI deployments into value that compounds cycle after cycle, this role is for you.

Nous recherchons un(e) expert(e) Frontier en Optimisation Intelligente (SME) afin de faire croître durablement la valeur générée par l’IA au sein des engagements stratégiques avec nos clients. Dans ce rôle, vous mettrez en place et piloterez le Framework d’Optimisation Intelligente comme un modèle opérationnel permanent, fondé sur les principes du kaizen et sur de solides compétences en animation, afin de repenser et d’exécuter à nouveau les processus dans une logique orientée résultats. Vous résoudrez le défi du « dernier kilomètre » en intégrant les solutions conçues dans les pratiques réelles de travail grâce à des standards opérationnels, une responsabilité clairement définie et une cadence d’exécution qui ancre durablement les nouvelles méthodes de travail. Vous travaillerez directement avec les responsables métiers, les opérateurs, les champions, ainsi qu’avec les responsables Value, Skilling, Change et Engineering.

Ce poste s’adresse aux personnes motivées par la pérennisation du changement plutôt que par son simple lancement, capables d’interpréter les indicateurs de performance et de les transformer en nouvelles opportunités d’amélioration, et convaincues qu’un programme qui est livré une seule fois puis abandonné n’est qu’un déploiement, pas une transformation. Votre mission sera progressivement transférée à un interlocuteur client qui prendra en charge ce rythme d’amélioration après la fin de l’engagement. Si vous êtes passionné(e) par la transformation des déploiements d’IA en valeur qui s’accroît cycle après cycle, ce poste est fait pour vous.

• Establish and run the Intelligent Optimization Framework as a permanent, always-on operating rhythm rather than a one-off activity, grounded in kaizen and strong facilitation.
• Redesign and rerun workflows to outcomes, running structured improvement cycles in which each measurement cycle feeds and improves the next.
• Solve the last-mile problem by embedding new ways of working into standard work, clear ownership, and a disciplined execution cadence.
• Read the Copilot Dashboard and other measurement signals to find where usage is shallow, which roles are stuck, and where behavior change is or is not landing, and convert those signals into prioritized improvements.
• Continuously refine prompt libraries, enablement materials, and agent configurations based on usage data and Work IQ behavior signals.
• Detect and correct agent drift, retire or rework low-value agents, and direct further investment toward high-ROI agents.
• Establish standard work, ownership, and review cadences that make improvements durable and repeatable across teams.
• Facilitate improvement events and retrospectives that treat friction and feedback as inputs to the next cycle rather than one-off fixes.
• Capture reusable improvement patterns and playbooks that raise the quality and speed of every subsequent cycle.
• Transfer the optimization discipline, cadences, and tooling to the customer's own people so the rhythm is sustained after the engagement fades.
• Recommend and drive the discontinuation of workflows, agents, and enablement assets that are not returning value (including work the engagement itself originally built) to ensure capacity flows to the most important value.

• Mettre en place et piloter le Framework d’Optimisation Intelligente comme un modèle opérationnel permanent et continu plutôt qu’une initiative ponctuelle, en s’appuyant sur les principes du kaizen et sur une forte capacité d’animation.
• Reconcevoir et réexécuter les processus dans une logique orientée résultats, en menant des cycles d’amélioration structurés où chaque cycle de mesure alimente et améliore le suivant.
• Résoudre le défi du dernier kilomètre en intégrant les nouvelles méthodes de travail dans les standards opérationnels, avec des responsabilités claires et une cadence d’exécution rigoureuse.
• Exploiter le tableau de bord Copilot ainsi que d’autres indicateurs de mesure pour identifier les usages limités, les rôles bloqués et les domaines où le changement de comportement progresse ou non, puis transformer ces constats en priorités d’amélioration.
• Améliorer en continu les bibliothèques de prompts, les supports d’accompagnement et les configurations d’agents à partir des données d’utilisation et des signaux comportementaux Work IQ.
• Détecter et corriger la dérive des agents, retirer ou retravailler les agents à faible valeur ajoutée et orienter les investissements vers les agents offrant le meilleur retour sur investissement.
• Établir des standards de travail, des modèles de responsabilité et des rythmes de revue qui rendent les améliorations durables et reproductibles à travers les équipes.
• Animer des ateliers d’amélioration et des rétrospectives où les points de friction et les retours d’expérience deviennent les intrants du cycle suivant plutôt que des corrections ponctuelles.
• Capturer et formaliser des modèles d’amélioration réutilisables ainsi que des guides pratiques qui augmentent la qualité et la rapidité de chaque cycle ultérieur.
• Transférer la discipline d’optimisation, les cadences et les outils aux équipes du client afin qu’elles puissent maintenir ce rythme de manière autonome après la fin de l’engagement.
• Recommander et piloter l’arrêt des processus, agents et ressources d’accompagnement qui ne génèrent plus de valeur (y compris ceux initialement créés dans le cadre de l’engagement) afin de concentrer les capacités sur les initiatives à plus forte valeur.

• AI value compounds cycle after cycle rather than plateauing after initial deployment.
• Adoption deepens, agents stay tuned and current, and prompt libraries and enablement stay fresh.
• New ways of working stick because they are embedded in standard work, ownership, and an execution cadence.
• Investment flows to high-ROI agents while low-value ones are reworked or retired.
• The customer runs the intelligent optimization rhythm independently after the engagement fades.
• Low value work is deprioritized and stopped. Subtraction is accepted by the customer as a normal part of the improvement rhythm.

• La valeur générée par l’IA augmente de cycle en cycle plutôt que de stagner après le déploiement initial.
• L’adoption s’intensifie, les agents restent performants et à jour, et les bibliothèques de prompts ainsi que les ressources d’accompagnement demeurent pertinentes.
• Les nouvelles méthodes de travail perdurent grâce à leur intégration dans les standards opérationnels, les responsabilités et les rythmes d’exécution.
• Les investissements sont orientés vers les agents offrant un fort retour sur investissement, tandis que les agents à faible valeur sont améliorés ou retirés.
• Le client est capable de piloter de manière autonome le rythme d’optimisation intelligente après la fin de l’engagement.
• Les activités à faible valeur sont dépriorisées et arrêtées. La suppression d’activités est perçue comme un élément normal du cycle d’amélioration continue.

• Maîtrise en informatique, technologies de l'information, ingénierie ou domaine connexe, ET plus de 6 ans d'expérience dans les solutions technologiques, le développement de pratiques, l’architecture, le conseil ou un domaine technologique (par exemple, la sécurité) ; OU licence/baccalauréat en informatique, technologies de l'information, ingénierie ou domaine connexe, ET plus de 8 ans d'expérience dans les solutions technologiques, le développement de pratiques, l’architecture, le conseil ou un domaine technologique (par exemple, la sécurité) ; OU expérience équivalente.

• Plus de 2 ans d'expérience dans la gestion simultanée de plusieurs projets ou portefeuilles.