{"id":2464078,"url":"https://alion.io/job/oceane-consulting-lead-data-ai-engineer-knowledge-graph-hf","title":"Lead Data & AI Engineer – Knowledge Graph (H/F)","company":{"id":4429331,"name":"Oceane consulting","domain":"oceaneconsulting.com","url":"https://alion.io/company/oceane-consulting","size_band":null,"is_staffing_agency":false,"employer_type":"direct","is_intermediary":false,"listed_via":null,"ats_vendor":null,"truth_index":null},"role":"AI/ML","role_family":"AI/ML","seniority":"lead","employment_type":"freelance","work_mode":"on_site","remote_scope":null,"remote_scope_basis":null,"remote_working_hours":null,"hiring_geo_confidence":"structured","locations":["France"],"countries":["FR"],"hiring_countries":[],"hiring_countries_total":0,"salary":null,"salary_estimate":{"min_usd":68000,"max_usd":137000,"period":"year","method":"role_seniority_country_remote_cell","sample_n":13},"experience_years_min":5,"visa_sponsorship":false,"relocation_package":false,"has_equity":false,"technologies":[{"name":"AI Agents","optional":false},{"name":"Knowledge Graph","optional":false}],"status":"live","first_seen_at":"2026-10-13T16:13:26Z","employer_posted_date":null,"last_verified_at":"2026-10-13T16:13:26Z","board_verified":false,"closed_at":null,"days_open":15,"trust":{"level":"not_scored","repost_count":null,"flags":[],"days_open":15},"description":"Missions et responsabilités1. Ontologie et Knowledge GraphConcevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances.\n\nStructurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA.\n\nDéfinir la stratégie d'intégration des différentes sources de données.\n\nAssurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants.\n\nMettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données.\n\n2. Data Engineering et fiabilitéConcevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances.\n\nGarantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation.\n\nMettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données.\n\nDévelopper les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe.\n\nGarantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents.\n\n3. Intégration IA et accès aux connaissancesDéfinir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance.\n\nFaciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs.\n\nCollaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation.\n\nRationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance.\n\nMesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence.\n\n4. Gouvernance et évolutionDéfinir les règles de gouvernance et de qualité des données.\n\nCollaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data.\n\nGarantir la cohérence et la mise à jour des connaissances.\n\nPréparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier.\n\nParticiper aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.\n\nProfil recherché\nDe 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.\nCompétences techniques indispensablesKnowledge Graph : conception, modélisation et exploitation de graphes de connaissances.\n\nOntologie : structuration sémantique des connaissances métier et techniques.\n\nRecherche avancée : recherche vectorielle, sémantique et par graphe.\n\nBases de données : maîtrise des technologies de stockage et d'interrogation adaptées aux graphes et à la recherche sémantique.\n\nData Engineering : conception et industrialisation de pipelines de données.\n\nData Quality : contrôle qualité, fraîcheur, traçabilité et lineage.\n\nIA générative : compréhension des mécanismes de grounding et d'exploitation des connaissances par les agents IA.\n\nArchitecture Data : intégration des données entre différents systèmes d'information.\n\nProduction : expérience de mise en exploitation de services de données durables et fiables.\n\nData Governance : définition et application des règles de gouvernance des données.\n\nCulture plateforme : compréhension des interfaces d'accès aux outils et services, notamment dans un environnement agentique.\n\nCompétences appréciéesExpérience sur des plateformes d'IA générative et des architectures multi-agents.\n\nConnaissance des environnements Agentic SDLC.\n\nExpérience de l'intégration de graphes 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