Job Vacancy Tech lead Expert Data Retrieval RAG H/F
Courbevoie (92)
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1. Collecte, Ingestion & Indexation
-Pipelines d'ingestion : Concevoir la collecte et le traitement de sources hétérogènes (édition, open data, bases juridiques), le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents.
-Indexation & Embeddings : Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index.
-Qualité & Volumétrie : Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs et la traçabilité des données (lignage, versioning des index).
2. Recherche & Pertinence (Retrieval & RAG)
-Stratégie de retrieval : Combiner recherche lexicale et sémantique (BM25 + embeddings) avec du reranking et du filtrage par métadonnées pour maximiser la pertinence.
-Évaluation continue : Mettre en place des jeux de tests et des métriques de pertinence (Recall, Precision, nDCG, MRR) pour mesurer et piloter l'amélioration du retrieval.
-RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM (contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte).
-Observabilité & Sécurité : Instrumenter les pipelines (logs, métriques, traces) et garantir la conformité des données (RGPD, cloisonnement par pays).
3. Leadership Technique & Gouvernance
-Culture Craftsmanship : Promouvoir les pratiques de Clean Code, SOLID, et tests automatisés au sein de l'équipe.
-Rayonnement : Assurer une veille constante et contribuer au rayonnement technique du groupe (articles, meetups, open-source).
Candidate profile
-Langages : Python 3.11+ (maîtrise requise), Go (ou appétence Java pour les sujets transverses).
-Indexation / Vector databases : pgvector, Weaviate, Qdrant, OpenSearch, recherche hybride.
-Embeddings & NLP : sentence-transformers, tokenisation, parsing de documents.
-RAG & LLM : LangChain, Reranking, OpenAI, Mistral, Bedrock.
-Data & Infra : PostgreSQL, Airflow / Spark, Kafka, Redis, Docker, Kubernetes, CI/CD.
-Tests & Évaluation : Pytest, Frameworks d'évaluation de pertinence.
-Formation : Diplôme de niveau Master, PhD ou équivalent en Informatique, Data Engineering ou IA.
-Expérience : Expérience avérée en Data Engineering ou Information Retrieval sur des volumes massifs de données en production.
-Expertise Retrieval : Vous maîtrisez l'indexation, les embeddings et la recherche hybride, et savez piloter la performance par la data.
-Culture Tech & Dev : Sensibilité aux pipelines reproductibles, au versioning de datasets, ainsi qu'aux bonnes pratiques de développement (Clean Code).
-Langues : Anglais fluide indispensable (échanges quotidiens dans un contexte européen).
Working environment
Nous recherchons pour une mission de PRE EMBAUCHE chez l'un de nos clients un(e) Tech lead Expert Data Retrieval RAG H/F. Aux côtés d'une équipe d'experts passionnés au sein du pôle "AI Service", vous relèverez les plus hauts défis techniques de la société et du marché de l'édition juridique. En tant qu'Expert Data & Retrieval, vous êtes le garant de la matière première de notre IA : la collecte, l'ingestion, l'indexation et la recherche de pertinence sur des volumes juridiques massifs. Vous concevez le socle qui alimente nos modèles de langage (LLM) et nos produits.
Votre terrain de jeu : Transformer la manière dont tout un secteur, le droit, travaille au quotidien à l'échelle européenne. Vous ne venez pas écrire de simples scripts, mais concevoir des pipelines de données robustes, scalables et haute performance.
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