10 meilleures offres (java & ia (h/f), paris, a8) (à pourvoir)

Tech lead Expert Data Retrieval RAG H/F (IT) / Freelance
OUICODING —Courbevoie (92)
- De 400 € à 600 € par jour
- Niveau Doctorat
- Informatique
- Anglais
il y a 12 jours
Alternance – Développeur full stack F/H - Charenton le Pont
BPCE SA —Charenton-le-Pont (94)
- Java
- Master
- JavaScript
Solution Engineering Manager (H/F)
Datanumia —Courbevoie (92)
- Temps plein
- Expérience en gestion d'équipe
- Informatique
- Ingénierie
Chef(fe) de projet MOE - Secteur public / Transport F/H
CGI —Paris (75)
- Ingénierie
- Java
- Master
- Programme de bien-être
Postuler rapidement
Consultant technique Maximo Senior - CDI (H/F)
Talan —Paris (75)
- Temps plein
- Télétravail partiel
- Azure
- Oracle
- Anglais
Postuler rapidement
Architecte Solution/Technique PLM F/H - Paris
Accenture —Paris (75)
- Temps plein
- Java
- C++
Lead Delivery /Senior Project Manager (F/H)
ILLUIN Technology —Paris (75)
- Temps plein
- Télétravail partiel
- Compétences rédactionnelles
- Ingénierie
- Anglais
Expert ServiceNow H/F
NEXTON —Paris (75)
- Temps plein
- Java
- Master
- JavaScript
Postuler rapidement
Consultant Senior H/F - Cloud Architect Expert GCP
Sopra Steria Next —Courbevoie (92)
- Temps plein
- Télétravail partiel
- Azure
- Informatique
- DevOps
Postuler rapidement
Consultant Swift - H/F
Talan —Paris (75)
- Temps plein
- Anglais
- Java
- Intelligence artificielle
- Actionnariat salarié
Postuler rapidement

More jobs to discover

Find similar jobs that you might be interested in.

Alternance – Développeur full stack F/H - Charenton le Pont
BPCE SA —Charenton-le-Pont (94)
Vous êtes très à l’aise sur Java, Javascript. Vous recherchez une alternance dans le cadre de votre dernière année de cycle ingénieur / Master sur 2 ans dans ce…
Alternance (1 an) – Développeur full stack & IA Générative F/H - Charenton le Pont
BPCE SA —Charenton-le-Pont (94)
Dans le cadre du développement des offres de l'équipe data, nous allons designer et développer des nouveaux produits et services sur des approches Kube pour…

En vous connectant à votre compte, vous acceptez les Conditions d'utilisation de SimplyHired et consentez à notre Politique relative aux cookies et Politique de confidentialité.

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).

Profil candidat:

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).