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Job Vacancy Tech lead Data & Retrieval – IA Générative / RAG F/H

Ile-de-France

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Published on 09/01/2026

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Au sein d’une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l’Information Retrieval et de l’IA générative.

Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d’alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG.

Vous serez également impliqué dans les choix d’architecture, l’amélioration de la pertinence des recherches et l’industrialisation des solutions en production.

 

Vos principales missions

Data Engineering & Indexation

  • Concevoir et industrialiser des pipelines d’ingestion de données provenant de sources hétérogènes.

  • Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking.

  • Concevoir et maintenir des systèmes d’indexation à grande échelle.

  • Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings.

  • Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index.

Retrieval & RAG

  • Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride.

  • Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking.

  • Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR.

  • Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG.

  • Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats.

Architecture & qualité

  • Participer aux choix techniques et à l’évolution de la stack Data/IA.

  • Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés.

  • Assurer l’observabilité des pipelines et des services.

  • Contribuer à la sécurité et à la conformité des données.

  • Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques.

Environnement technique

 

Indispensable :

  • Python 3.11+

  • Data Engineering / Information Retrieval

  • Embeddings / NLP

  • Recherche sémantique et hybride

  • RAG / LLM

  • Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch

  • PostgreSQL

  • Tests avec Pytest

Environnement apprécié :

  • LangChain

  • OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock

  • BM25 / reranking

  • Kafka

  • Redis

  • Airflow / Spark

  • Docker / Kubernetes

  • CI/CD

  • Go ou Java

Candidate profile

De formation supérieure en informatique, Data, IA ou domaine équivalent, vous disposez d’une expérience significative en Data Engineering, Information Retrieval ou IA appliquée, idéalement sur des environnements à forte volumétrie.

Vous maîtrisez notamment :

  • la conception de pipelines Data industrialisés ;

  • l’indexation et la recherche sur de grands volumes de données ;

  • les embeddings et la recherche vectorielle ;

  • les architectures de Retrieval et RAG ;

  • l’évaluation et l’optimisation de la pertinence des résultats ;

  • les problématiques de qualité, traçabilité et versioning des données.

Vous êtes à l’aise dans les environnements techniques complexes et souhaitez participer à des projets au croisement de la Data Engineering et de l’IA générative.

Un bon niveau d’anglais est requis pour évoluer dans un contexte international.

Working environment

Paris, France
250 - 999 employees
IT services
Smartpoint est une société de conseil et de services numériques, pure player Data depuis 2006. Nos compétences reconnues dans ce domaine nous permettent d’être « Preferred Vendor » auprès d’entreprises prestigieuses. Nous sommes en effet référencés parmi les plus grands comptes français dans les domaines de la banque, de l’énergie, des médias, des télécoms ou encore de la grande distribution. Nous rejoindre c'est intégrer une équipe de plus de 300 consultants et experts animée par une vision commune : Une utilisation éthique des données, moins énergivore et conforme dès la conception (RGPD) ; Une approche Smart Data pour lutter contre le Data Swamp, (ces entrepôts de données qui stockent des données inutiles) et permettre une exploitation des données plus durable ; Une méthode de développement agile et des pratiques XOps (DataOps, MLOps, PlatformOps) pour une stack technologique automatisée, qui réduit les process et les technologies utilisées et accélère le time-to-market.

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