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Concevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances.
Structurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA.
Définir la stratégie d'intégration des différentes sources de données.
Assurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants.
Mettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données.
Concevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances.
Garantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation.
Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données.
Développer les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe.
Garantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents.
Définir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance.
Faciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs.
Collaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation.
Rationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance.
Mesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence.
Définir les règles de gouvernance et de qualité des données.
Collaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data.
Garantir la cohérence et la mise à jour des connaissances.
Préparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier.
Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.
Profil recherché
De formation Bac+5 en informatique, Data Engineering, Intelligence Artificielle ou Génie logiciel, vous justifiez d'au moins 5 ans d'expérience dans l'ingénierie des données, avec une expérience significative dans la conception d'ontologies ou de graphes de connaissances appliqués à l'IA.
Compétences techniques indispensablesKnowledge Graph : conception, modélisation et exploitation de graphes de connaissances.
Ontologie : structuration sémantique des connaissances métier et techniques.
Recherche avancée : recherche vectorielle, sémantique et par graphe.
Bases de données : maîtrise des technologies de stockage et d'interrogation adaptées aux graphes et à la recherche sémantique.
Data Engineering : conception et industrialisation de pipelines de données.
Data Quality : contrôle qualité, fraîcheur, traçabilité et lineage.
IA générative : compréhension des mécanismes de grounding et d'exploitation des connaissances par les agents IA.
Architecture Data : intégration des données entre différents systèmes d'information.
Production : expérience de mise en exploitation de services de données durables et fiables.
Data Governance : définition et application des règles de gouvernance des données.
Culture plateforme : compréhension des interfaces d'accès aux outils et services, notamment dans un environnement agentique.
Expérience sur des plateformes d'IA générative et des architectures multi-agents.
Connaissance des environnements Agentic SDLC.
Expérience de l'intégration de graphes de connaissances dans des applications IA.
Expérience dans des environnements Data complexes et fortement gouvernés.
Environnement de travail
Environnement : IA générative, systèmes multi-agents, Agentic SDLC
Démarrage : Dès que possible
Type de mission : Temps plein – 100 %
Dans le cadre du développement d'une plateforme Agentic SDLC, nous recherchons un Lead Data & AI Engineer spécialisé en Knowledge Graph.
Vous serez responsable de la conception, de l'intégration et de la gouvernance d'une couche de connaissance d'entreprise destinée à alimenter les agents d'intelligence artificielle.
L'objectif est de garantir une connaissance structurée, fiable, actualisée, traçable et accessible aux différents agents IA, workflows automatisés et outils de développement.
Vous interviendrez dans un environnement technique innovant, en collaboration avec les équipes Data, IA et Plateforme.
Le périmètre initial concerne les données du cycle de développement logiciel (SDLC) : code source, user stories, spécifications, architecture, tests et schémas de bases de données. Il sera progressivement étendu aux données et règles métier.
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