🤖 AI SHEET - OPTION A

Sourcing IA : Architecte Cloud

Stratégies, outils et prompts pour sourcer les meilleurs profils

🤖 Prompts IA Optimisés

📍 Prompt 1 : Génération de Description de Poste
Tu es un expert en recrutement tech. Génère une description de poste attractive pour un Architecte Cloud Senior chez Pyl.Tech. Contexte entreprise : - Pyl.Tech : ESN spécialisée en IA, Data et Cloud - Projets : Transformation digitale grandes entreprises - Culture : Innovation, excellence, bienveillance Éléments à inclure : 1. Titre accrocheur 2. Missions principales (5-7 points) 3. Stack technique : AWS, Azure, GCP, Terraform, Kubernetes, Docker 4. Profil recherché : 7+ ans expérience, architectures distribuées 5. Avantages : Remote flexible, formation continue, projets innovants 6. Fourchette salariale : 70-90K€ Tone : Professionnel mais moderne, valorisant l'impact et l'autonomie.
🎯 Prompt 2 : Génération de Message LinkedIn (InMail)
Génère un message LinkedIn personnalisé pour approcher un Architecte Cloud actuellement chez [ENTREPRISE]. Contexte candidat : - Poste actuel : [TITRE] - Expérience : [X] ans - Points forts identifiés : [COMPÉTENCES VIA PROFIL] Structure du message : 1. Accroche personnalisée (référence à son parcours/projet) 2. Pourquoi Pyl.Tech l'intéresserait (projets innovants, autonomie, impact) 3. Opportunité concrète : Architecte Cloud sur projet [SECTEUR] 4. Call-to-action soft : échange informel de 15min Contraintes : - Maximum 300 mots - Ton : Respectueux, authentique, pas corporate - Éviter : "opportunité en or", "belle opportunité" - Mettre en avant : projets concrets, stack moderne, équipe senior
🔍 Prompt 3 : Analyse de CV/Profil LinkedIn
Analyse ce profil LinkedIn / CV pour évaluer le fit avec le poste d'Architecte Cloud chez Pyl.Tech. [COLLER ICI LE CV OU CONTENU PROFIL LINKEDIN] Évalue selon ces critères : 1. Compétences Cloud (AWS/Azure/GCP) : /10 2. Architecture distribuée & microservices : /10 3. Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation) : /10 4. Conteneurisation (Docker, Kubernetes) : /10 5. Sécurité cloud : /10 6. Leadership technique : /10 Pour chaque critère, donne : - Score sur 10 - Justification (éléments du profil) - Points forts spécifiques - Lacunes éventuelles Conclusion : - Score global : /100 - Recommandation : GO / RÉSERVE / NO GO - Points à creuser en entretien (3-5 questions)
💬 Prompt 4 : Génération de Questions d'Entretien
Génère 10 questions d'entretien techniques pour évaluer un Architecte Cloud. Répartition : - 4 questions sur l'architecture cloud (design patterns, scalabilité) - 3 questions sur l'infrastructure as code - 2 questions sur la sécurité - 1 question sur le leadership technique Pour chaque question : 1. La question 2. Ce qu'on cherche à évaluer 3. Éléments de réponse attendus (bonne réponse) 4. Red flags (mauvaise réponse) Format : Tableau avec colonnes [Question | Objectif | Bonne réponse | Red flags]

🛠️ Outils IA Recommandés

🔎
LinkedIn Recruiter + Sales Navigator
Recherche avancée de profils avec filtres précis (localisation, entreprise, compétences, années d'expérience)
💡 Use case : Filtrer "Cloud Architect" + "AWS" + "Terraform" + localisation Paris + entreprises tech (Scale-ups, ESN)
🤖
ChatGPT / Claude (Analyse de profils)
Analyse automatique de CV et profils LinkedIn pour scorer le fit avec le poste
💡 Use case : Copier-coller le profil LinkedIn → Utiliser Prompt 3 ci-dessus → Obtenir un score /100 + recommandation
📧
Lemlist / Hunter.io (Email Finder)
Trouver les emails professionnels de candidats passifs identifiés sur LinkedIn
💡 Use case : Identifier un Architecte Cloud cible → Trouver son email via Hunter.io → Envoyer message personnalisé
🔗
GitHub Advanced Search
Recherche de développeurs/architectes par contributions, repos, langages, localisation
💡 Use case : Rechercher contributeurs actifs sur projets Terraform/Kubernetes + localisation Paris → Profils très techniques
📊
Notion AI / Airtable (CRM Candidats)
Base de données enrichie automatiquement avec infos candidats, scoring, historique interactions
💡 Use case : Tracker tous les candidats approchés + statut + score IA + prochaine action
🎥
HireVue / Metaview (Entretiens IA)
Analyse automatique d'entretiens vidéo : soft skills, communication, réponses techniques
💡 Use case : Enregistrer l'entretien → Analyse automatique → Score soft skills + points clés

🔍 Boolean Search Avancée

🎯 Recherche LinkedIn - Profil Senior
("Cloud Architect" OR "Solutions Architect" OR "Infrastructure Architect") AND (AWS OR Azure OR GCP) AND (Terraform OR CloudFormation OR Pulumi) AND (Kubernetes OR "K8s" OR Docker) AND Paris
🎯 Recherche LinkedIn - Profil en Poste (Passif)
("Cloud Architect" OR "Lead Cloud") AND (AWS OR Azure) AND NOT ("en recherche" OR "open to opportunities" OR "available") AND Paris
🎯 Recherche GitHub - Contributeurs Actifs
location:Paris language:HCL (terraform OR kubernetes) stars:>100 pushed:>2024-01-01
🎯 Recherche Google X-Ray (LinkedIn)
site:linkedin.com/in/ "Cloud Architect" (AWS OR Azure) Paris -job -jobs

💡 Tips Boolean Search

  • AND : Les deux termes doivent être présents
  • OR : Au moins un des termes doit être présent
  • NOT : Exclure un terme
  • " " : Recherche exacte (expression)
  • ( ) : Grouper des termes

📈 KPIs de Sourcing

30-50
Profils sourcés / semaine
20-30%
Taux de réponse LinkedIn
10-15%
Taux de conversion (réponse → entretien)
5-7 jours
Délai moyen de réponse
60/100
Score IA minimum pour contact
3-5
Entretiens / semaine cible

📊 Tracking Recommandé

  • Profils sourcés : Nombre total de profils identifiés via Boolean search
  • Profils contactés : Messages LinkedIn + emails envoyés
  • Taux de réponse : % de réponses reçues
  • Taux de conversion : % de réponses → entretien planifié
  • Score IA moyen : Score moyen des profils sourcés (sur 100)
  • Source #1 : Quel canal apporte le plus de candidats qualifiés ?

🌐 Canaux de Sourcing Prioritaires

Pyl.Tech Recrutement - AI Sheet Sourcing IA

Document généré le 26 janvier 2026

Pour toute question : recrutement@pyl.tech