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CELAD vous attend ! 🚀\nVous êtes passionné(e) par la recherche d’information, les architectures data et l’IA générative ? Vous souhaitez intervenir sur des problématiques de volumétrie, d’indexation et de pertinence à grande échelle ?\nNous recherchons un Tech Lead Data Retrieval / RAG pour rejoindre un acteur du secteur de l’édition juridique et de la Legaltech, basé à La Défense.\nAu sein d’une équipe spécialisée dans les services IA, vous contribuerez à la conception du socle data qui alimente des applications intelligentes destinées aux professionnels du droit.\n🎯 Votre rôleVous serez le référent technique sur la collecte, l’ingestion, la transformation et l’indexation de corpus documentaires volumineux. Votre objectif : concevoir des pipelines fiables et scalables, tout en optimisant la pertinence des résultats issus de moteurs de recherche hybrides et de systèmes RAG.\n🚀 Vos principales missionsIngestion de données : concevoir des pipelines capables de collecter et de traiter des sources hétérogènes, d’assurer le parsing, le nettoyage, le chunking et la normalisation des documents.\n\nIndexation : industrialiser les mécanismes d’indexation et d’embeddings sur des corpus volumineux, en garantissant la fraîcheur et la cohérence des index.\n\nRecherche d’information : concevoir des stratégies de recherche combinant recherche lexicale, recherche sémantique, BM25, embeddings et reranking.\n\nOptimisation de la pertinence : définir des métriques et des jeux de tests pour mesurer et améliorer la qualité du retrieval.\n\nArchitecture RAG : structurer la récupération des documents et du contexte transmis aux LLM, en gérant les citations, la déduplication et les fenêtres de contexte.\n\nQualité et traçabilité : mettre en place le versioning des datasets et des index, le lignage des données et des mécanismes de supervision.\n\nSécurité : contribuer à la protection des données, au cloisonnement des traitements et au respect des exigences réglementaires.\n\nLeadership technique : accompagner les équipes, promouvoir les bonnes pratiques de développement et contribuer aux choix d’architecture.\n\n🛠️ Environnement techniqueLangages : Python 3.11+, Go apprécié.\n\nRecherche et indexation : OpenSearch, Elasticsearch, pgvector, Weaviate, Qdrant, BM25, recherche hybride.\n\nIA et NLP : embeddings, sentence-transformers, tokenisation, parsing documentaire, reranking, RAG, LangChain.\n\nLLM : OpenAI, Mistral, Bedrock ou technologies équivalentes.\n\nData engineering : PostgreSQL, Airflow, Spark ou équivalents.\n\nInfrastructure : Kafka, Redis, Docker, CI/CD, Kubernetes.\n\nTests et évaluation : Pytest, precision, recall, nDCG, MRR.\n\nProfil recherché\nVous justifiez d’au moins 9 ans d’expérience professionnelle hors stages et alternances, avec une expertise en data engineering, moteurs de recherche ou information retrieval.\n\nVous avez conçu et exploité des pipelines de données en production sur des volumes importants.\n\nVous maîtrisez les mécanismes d’indexation, les embeddings et les approches de recherche hybride.\n\nVous savez évaluer objectivement la pertinence d’un moteur de recherche et mettre en œuvre des actions d’amélioration.\n\nVous comprenez les architectures RAG et le rôle du retrieval dans la qualité des réponses générées par les LLM.\n\nVous êtes capable de prendre du recul sur les choix techniques, de définir des standards et d’accompagner d’autres développeurs.\n\nVous disposez d’un anglais professionnel courant pour évoluer dans un contexte international.\n\nUne formation supérieure en informatique, data ou intelligence artificielle (Master, doctorat ou équivalent) est attendue.\n💡 Pourquoi rejoindre ce projet ?Participer à la construction d’un moteur de recherche intelligent à grande échelle.\n\nContribuer aux choix structurants d’une plateforme IA en pleine évolution.\n\nTravailler sur des problématiques avancées de retrieval, de NLP et de qualité des données.\n\nÉvoluer au sein d’une équipe d’experts dans un environnement technique stimulant.\n\nVous souhaitez faire de la qualité des données et de la recherche le socle d’une IA performante ? 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