En un coup d'œil
- Missions: Concevoir des pipelines de données et optimiser la recherche d'information à grande échelle.
- Entreprise: CELAD, acteur innovant dans l'édition juridique et la Legaltech.
- Avantages: Environnement technique stimulant et opportunités de carrière enrichissantes.
- Autres infos: Rejoignez une équipe d'experts passionnés par la qualité des données et l'IA.
- Pourquoi ce job: Participez à la création d'un moteur de recherche intelligent et impactez le domaine de l'IA.
- Qualifications: 9 ans d'expérience en data engineering et expertise en moteurs de recherche.
Le salaire estimé est compris entre 63000 - 77000 € par an.
Envie de relever un nouveau défi autour de la Data et de l'IA ? CELAD vous attend ! Vous 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 ? Nous 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.
Au 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.
Votre rôle
Vous 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.
Vos principales missions
- Ingestion 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.
- Indexation : industrialiser les mécanismes d'indexation et d'embeddings sur des corpus volumineux, en garantissant la fraîcheur et la cohérence des index.
- Recherche d'information : concevoir des stratégies de recherche combinant recherche lexicale, recherche sémantique, BM25, embeddings et reranking.
- Optimisation de la pertinence : définir des métriques et des jeux de tests pour mesurer et améliorer la qualité du retrieval.
- Architecture RAG : structurer la récupération des documents et du contexte transmis aux LLM, en gérant les citations, la déduplication et les fenêtres de contexte.
- Qualité et traçabilité : mettre en place le versioning des datasets et des index, le lignage des données et des mécanismes de supervision.
- Sécurité : contribuer à la protection des données, au cloisonnement des traitements et au respect des exigences réglementaires.
- Leadership technique : accompagner les équipes, promouvoir les bonnes pratiques de développement et contribuer aux choix d'architecture.
Environnement technique
- Langages : Python 3.11+, Go apprécié.
- Recherche et indexation : OpenSearch, Elasticsearch, pgvector, Weaviate, Qdrant, BM25, recherche hybride.
- IA et NLP : embeddings, sentence-transformers, tokenisation, parsing documentaire, reranking, RAG, LangChain.
- LLM : OpenAI, Mistral, Bedrock ou technologies équivalentes.
- Data engineering : PostgreSQL, Airflow, Spark ou équivalents.
- Infrastructure : Kafka, Redis, Docker, CI/CD, Kubernetes.
- Tests et évaluation : Pytest, precision, recall, nDCG, MRR.
Profil candidat
Vous 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. Vous avez conçu et exploité des pipelines de données en production sur des volumes importants. Vous maîtrisez les mécanismes d'indexation, les embeddings et les approches de recherche hybride. Vous savez évaluer objectivement la pertinence d'un moteur de recherche et mettre en œuvre des actions d'amélioration. Vous comprenez les architectures RAG et le rôle du retrieval dans la qualité des réponses générées par les LLM. Vous êtes capable de prendre du recul sur les choix techniques, de définir des standards et d'accompagner d'autres développeurs. Vous disposez d'un anglais professionnel courant pour évoluer dans un contexte international. Une formation supérieure en informatique, data ou intelligence artificielle (Master, doctorat ou équivalent) est attendue.
Pourquoi rejoindre ce projet ?
- Participer à la construction d'un moteur de recherche intelligent à grande échelle.
- Contribuer aux choix structurants d'une plateforme IA en pleine évolution.
- Travailler sur des problématiques avancées de retrieval, de NLP et de qualité des données.
- Évoluer au sein d'une équipe d'experts dans un environnement technique stimulant.
Vous souhaitez faire de la qualité des données et de la recherche le socle d'une IA performante ? Rejoignez CELAD !
Tech Lead Data Retrieval / RAG – Python & Search (F/H) employeur : CELAD
CELAD Strasbourg est un employeur de choix, offrant un environnement de travail collaboratif et dynamique où l'innovation est au cœur des projets. En tant que testeur mainframe, vous bénéficierez d'opportunités de développement professionnel tout en travaillant sur des applications essentielles pour la gestion des cartes bancaires. Avec une culture axée sur le soutien mutuel et l'excellence, CELAD favorise la croissance de ses employés dans un cadre flexible, incluant le télétravail.
Conseils d'expert StudySmarter🤫
Voici comment nous pensons que tu pourrais décrocher Tech Lead Data Retrieval / RAG – Python & Search (F/H)
✨Participe à des meetups de data science
Les meetups de data science sont une super opportunité pour rencontrer des professionnels du secteur en personne. Participe à des événements dans ta ville et n'hésite pas à échanger sur des projets personnels ou des datasets intéressants. Cela peut vraiment t'aider à créer des connexions avec des recruteurs ou des collègues potentiels !
✨Montre tes compétences avec des projets
Rien ne vaut un bon projet pour démontrer tes compétences en data science. Que ce soit un projet sur GitHub ou un blog où tu partages tes analyses, mets en avant ton savoir-faire. Les employeurs adorent voir des exemples concrets de ce que tu sais faire !
✨Vis les forums spécialisés
Rejoins des forums et des communautés en ligne spécifiquement dédiés à la data science, comme Kaggle ou des sous-forums sur Reddit. Non seulement tu pourras apprendre des autres, mais tu seras aussi au courant des opportunités d'emploi qui sont souvent partagées dans ces espaces.
✨Postule directement sur le site de CELAD
N’oublie pas de consulter notre site web pour des offres de full-time en data science chez CELAD. C'est souvent là qu’on affiche nos postes en premier, et postuler directement peut te donner un avantage ! Fais-le !
Nous pensons qu'il te faut ces compétences pour exceller en tant que Tech Lead Data Retrieval / RAG – Python & Search (F/H)
Quelques conseils pour ta candidature 🫡
Mets en avant tes compétences techniques:Pour le poste de data scientist chez CELAD, il est crucial de montrer tes compétences techniques. Assure-toi que ton CV liste des outils et langages de programmation que tu maîtrises, comme Python, R, ou SQL. N'oublie pas d'inclure des projets où tu as utilisé ces compétences, comme des analyses de données ou des modèles prédictifs.
Fais briller tes expériences de projet:Parle de tes projets en data science de manière détaillée dans ta lettre de motivation ou ton CV. Décris les problèmes que tu as résolus, les méthodes que tu as employées, et les résultats obtenus. Ça montrera à CELAD que tu sais appliquer la théorie à la pratique, ce qui est super important dans ce domaine.
Personnalise ta lettre de motivation:Quand tu rédiges ta lettre de motivation, mets l'accent sur pourquoi tu veux travailler spécifiquement chez CELAD. Mentionne ce qui te passionne dans leurs projets ou leurs valeurs, et comment tes aspirations s'alignent avec celles de l'entreprise. Ça donnera du poids à ta candidature !
Soigne le format de ton CV:Pour un poste à temps plein, il est essentiel d'avoir un CV clair et bien structuré. N'hésite pas à utiliser des graphiques pour illustrer tes compétences en data science, comme tes niveaux de maîtrise dans différents langages. Sinon, utilise des sections bien définies pour les projets, les expériences et les formations afin que tout soit facile à lire.
Comment te préparer à un entretien d'embauche chez CELAD
✨Prépare ton arsenal technique !
En data science, les compétences techniques sont primordiales. Sois prêt à répondre à des questions sur les algorithmes, la modélisation des données, et les langages de programmation comme Python ou R. N'hésite pas à réviser quelques concepts de machine learning et à pratiquer des analyses de données sur des jeux de données réels.
✨Montre ton portfolio
Pour un poste à temps plein, ce qui peut faire la différence, c’est un bon portfolio ! Prépare des projets clairs qui démontrent tes compétences en data science, comme des analyses que tu as réalisées ou des visualisations percutantes. Sois prêt à en discuter en profondeur pour prouver ta maîtrise technique.
✨Anticipe les études de cas
Les interviews en data science comportent souvent des études de cas où l'on te demande de résoudre un problème concret. Prépare-toi à décrire ta démarche pour analyser des données, définir des KPI ou même créer un modèle prédictif. Pratique avec des cas d’études donnés par des sites spécialisés ou lors de compétitions en ligne.
✨Comprends le business derrière les données
Au-delà des compétences techniques, les entreprises veulent savoir comment tu peux contribuer à leurs objectifs. Familiarise-toi avec les problématiques du secteur de CELAD et sois prêt à discuter comment tes compétences peuvent répondre à leurs besoins spécifiques en data science.
