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Confirmed on the employer's own hiring board on Nov 9, 2026. First seen by Alion on Nov 6, 2026. Talan scores B on the Alion truth index.

Overview
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Talan is a French technology and management consultancy founded in 2002 that advises large organisations on data, cloud, artificial intelligence and business transformation. It works mainly with banks, insurers, public sector bodies, energy companies and industrial groups, combining strategy consulting with hands-on engineering through practices covering data platforms, distributed ledger technology, enterprise applications and cybersecurity. Headquartered in Paris, the firm has grown quickly through acquisitions across Europe, North America and the Middle East and now employs several thousand consultants.

Talan est un groupe international de conseil et d’expertises technologiques, qui accompagne et accélère la transformation digitale de ses clients par les leviers de la technologie, de la data et de l’innovation.

Depuis plus de 20 ans, Talan conseille et accompagne les entreprises et les institutions publiques dans la définition et la mise en œuvre de leurs projets de transformation et d'innovation en Suisse et à l'international.

Présent sur 5 continents dans 21 pays, le Groupe, certifié Great Place To Work, compte plus de 7000 collaborateurs.

Doté d'un Centre de recherche et d'innovation, Talan met l'innovation au cœur de son développement et intervient dans les domaines des mutations technologiques telles que l'Intelligence Artificielle, la Data Intelligence, la Blockchain, pour servir la croissance des grands groupes et des ETI dans une démarche engagée et responsable.

En plaçant la “Positive Innovation” au cœur de sa stratégie, Talan est convaincu que c’est en étant au service de l’humain que la technologie amplifie son impact sur la société tout entière.

Nous recherchons un(e) AI Senior Lead Engineer pour assurer le leadership technique et piloter la conception, le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle et de Data à grande échelle.

Vous serez responsable de la définition de l'architecture, de la feuille de route IA et de la coordination des équipes techniques afin de garantir des solutions robustes, évolutives et industrialisées.

Vos responsabilités

  • Définir et piloter la feuille de route IA.

  • Concevoir et déployer des solutions d'extraction d'entités (NER) et de classification documentaire.

  • Développer et industrialiser des architectures Data & AI.

  • Concevoir et mettre en œuvre des ontologies institutionnelles et des Knowledge Graphs.

  • Déployer des pipelines de traitement de données à grande échelle.

  • Garantir la qualité, la traçabilité et l'auditabilité des données.

  • Coordonner les équipes internes, partenaires et consultants.

  • Assurer le suivi technique et la mise en production des solutions.

Compétences et expérience requises

  • Solide expertise en Data Engineering et Intelligence Artificielle.

  • Excellente maîtrise de Python.

  • Expérience avec Docker, Kubernetes, Message Queues et Data Pipelines.

  • Maîtrise des bases de données, des API et du Model Serving (FastAPI ou équivalent).

  • Expérience des Triplestores et de SPARQL (GraphWise / OntoText).

  • Connaissance des graphes de propriétés : Neo4j, Cypher.

  • Expérience des moteurs de recherche sémantique et par mots-clés.

  • Expérience en production de modèles NER, classification et traitement documentaire multilingue.

  • Expérience dans le traitement de millions de documents en environnement On-Premise.

  • Expérience des méthodologies Agile / SAFe.

  • Capacité à définir des architectures Data & AI et à coordonner des équipes techniques.

⭐ Compétences complémentaires appréciées

  • Connaissance des standards archivistiques : OAIS, RiC-O.

  • Expérience dans la mise en œuvre d'ontologies métier.

  • Expérience en Knowledge Graph.

  • Connaissance des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation).

  • Expérience en OCR et reconnaissance d'écriture manuscrite.

  • Annotation d'images et gestion de la qualité des métadonnées.

  • Expérience avec les Vector Databases.

  • Sensibilité aux principes de Security by Design.

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