Tech Lead Expert Data & Retrieval - Rag H/F

Détail du poste

Le besoin

Je cherche un expert data et retrieval, garant de la matière première d'une IA appliquée.

Localisation : 92 Ile de France
Mission : longue durée - démarrage ASAP
TJM : selon profil

Vos missions :

- Concevoir les pipelines d'ingestion de sources hétérogènes (édition, open data, bases juridiques) : parsing, nettoyage, chunking, normalisation

- Choisir et industrialiser les modèles d'embeddings, alimenter et maintenir les bases vectorielles, gérer la fraîcheur et la reconstruction des index

- Garantir la scalabilité de l'indexation sur des corpus massifs, avec traçabilité (lignage, versioning des index)

- Définir la stratégie de retrieval : recherche hybride (BM25 + embeddings), reranking, filtrage par métadonnées

- Mettre en place l'évaluation continue de la pertinence (recall, precision, nDCG, MRR)

Structurer la phase de récupération qui alimente les LLM : contexte, citations, dé-duplication, gestion des fenêtres de contexte

Stack technique :

- Python 3.11+, Go

- Bases vectorielles : pgvector, Weaviate, Qdrant, OpenSearch ; recherche hybride / BM25

sentence-transformers, embeddings, parsing de documents

- LangChain, RAG, reranking, OpenAI, Mistral, Bedrock

- PostgreSQL, Airflow / Spark, Kafka, Redis, Docker, K8S, CI/CD

- Pytest, métriques de pertinence

Profil recherché :

- Expérience avérée en data engineering / information retrieval sur des volumes massifs en production

- Maîtrise de l'indexation, des embeddings et de la recherche hybride, avec capacité à mesurer puis améliorer la pertinence

- Culture data : pipelines reproductibles, qualité et lignage, versioning des datasets et des index

- Solide culture IA / ML : embeddings, NLP, bonne compréhension des LLM

Intéressé(e) ? Envoyez-moi votre CV en message privé ou contactez-moi directement pour en savoir plus :

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Le profil recherché

Profil recherché🤖 Profil recherché :- Expérience avérée en data engineering / information retrieval sur des volumes massifs en production- Maîtrise de l'indexation, des embeddings et de la recherche hybride, avec capacité à mesurer puis améliorer la pertinence- Culture data : pipelines reproductibles, qualité et lignage, versioning des datasets et des index- Solide culture IA / ML : embeddings, NLP, bonne compréhension des LLM

Mais aussi...

Taux journalier :Salaire selon profil