Tech Lead Expert Data & Retrieval - Rag H/F - Tenth Revolution Group
Les missions 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
Compétences requises
- Docker
- Python
- Intelligence artificielle
- PostgreSQL
- Logiciels de gestion de versions
- Normalisation
- KAFKA