Spécialiste RAG

À propos du poste

Dans le cadre d'une mission stratégique pour un grand compte du secteur Life Sciences, vous rejoindrez une équipe projet pour concevoir et déployer des pipelines RAG capables de fournir des réponses fiables, citées et auditables à partir de contenu métier sensible et non structuré.

Votre rôle sera clé pour livrer des solutions robustes, performantes et conformes aux exigences réglementaires, en collaboration avec les équipes Data, AI et LLMOps.

Vous intégrerez notre practice Cognizant Data & AI.

• Ce poste est à pourvoir en CDI

Vos missions
Retrieval & Index Design

Vous participerez à la conception de pipelines documentaires complets : ingestion, nettoyage, découpage (chunking), création d'embeddings et gestion des vector stores.

Vous ajusterez les moteurs de recherche (BM25, Hybrid, FAISS, HNSW) et appliquerez des techniques comme MMR et le reranking pour obtenir des résultats précis et pertinents.

Prompting & Orchestration

Vous contribuerez à imaginer et structurer des flux de prompts clairs et robustes : templates, guardrails, stratégies de context assembly, routers.

Vous intégrerez agents et workflows (LangChain / LangGraph) pour fluidifier les conversations multi‑tours et améliorer la qualité des échanges.

Grounding & Citations

Vous veillerez à produire des réponses appuyées sur des citations vérifiables, tout en gérant les niveaux de sensibilité du contenu.

Vous mettrez en place des mécanismes fiables pour limiter les hallucinations et prévenir les attaques de type prompt‑injection.

Évaluation & Qualité

Vous mettrez en place des méthodes d'évaluation pour suivre la factualité, l'exactitude, la latence ou les critères d'acceptation.

Vous analyserez les résultats via des outils d'observabilité, des taxonomies d'erreurs et des tests A/B afin d'assurer un niveau constant de qualité.

Sécurité & Conformité

Vous appliquerez les règles de sécurité (RBAC/ABAC), les labels de sensibilité et les bonnes pratiques d'audit logging, en veillant au respect du RGPD et des exigences Life Sciences.

Optimisation Coût / Latence

Vous contribuerez à optimiser les performances des pipelines : gestion des fenêtres contextuelles, stratégies de cache, choix des modèles et maîtrise des coûts (embeddings, génération).

Mise en Production

Vous travaillerez aux côtés des équipes LLMOps pour sécuriser les déploiements : pipelines CI/CD, monitoring, stratégies de canary/rollback et gestion d'incident via playbooks.

Profil recherché

• Diplôme universitaire ou école d'ingénieur en informatique, mathématiques, data science ou domaine connexe ; une spécialisation en IA, NLP ou Big Data est un plus.
• Minimum 5 ans d'expérience en NLP, recherche documentaire ou pipelines data, avec une forte capacité d'apprentissage.
• Solide expérience en IR/NLP : embeddings, recherche hybride, reranking.
• Maîtrise de LangChain / LangGraph, Azure/OpenAI et des bases vectorielles (FAISS, Chroma, Elastic, OpenSearch).
• Compétences en prompt engineering et context engineering.
• Très bonne maîtrise de Python et des outils d'évaluation (métriques, logs).
• Connaissance des environnements cloud (AWS VPC est un plus).

Ce qui pourra faire la différence

• Expertise en Graph‑RAG, patterns agentiques ou intégrations MCP.
• Expérience en environnements réglementés (ex. Life Sciences, pharma).
• Curiosité technologique et capacité à adopter rapidement de nouveaux frameworks.

Modèle de travail : hybride

Ce poste nécessite une présence de 3 jours par semaine dans les locaux du client ou de Cognizant à La Défense. Nous valorisons la flexibilité et soutenons un bon équilibre vie professionnelle / vie personnelle.

Les modalités peuvent évoluer selon le projet ou les besoins métier, en toute transparence.

Même si vous ne maîtrisez pas encore tous les sujets listés, votre curiosité et vos expériences transférables peuvent faire la différence.

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