Retrieval-Augmented Generation

il y a 4 jours


Lyon, Auvergne-Rhône-Alpes, France Cognizant Technology Solutions Temps plein
About the role

For an important mission with a major Life Sciences client, you will join a project team to design and deploy RAG pipelines that deliver reliable, cited and auditable answers based on sensitive and unstructured business content.

Your role is key to building solutions that are robust, high‑quality and aligned with regulatory requirements, working closely with Data, AI and LLMOps teams.

You will join the Cognizant Data & AI practice.

  • This position can be based in Paris or Lyon
  • This is a permanent position (CDI)
Your responsibilities
Retrieval & Index Design
  • Work on full document pipelines: ingestion, cleaning, chunking, embeddings, and vector store management
  • Tune search engines (BM25, Hybrid, FAISS, HNSW) and apply techniques such as MMR and reranking to improve precision and relevance
Prompting & Orchestration
  • Build clear and stable prompt flows: templates, guardrails, context‑assembly strategies and routers
  • Use agents and workflows (LangChain / LangGraph) to support multi‑turn conversations and improve answer quality
Grounding & Citations
  • Produce answers with verifiable citations and manage sensitivity levels of the content
  • Implement reliable methods to reduce hallucinations and prevent prompt‑injection attacks
Evaluation & Quality
  • Define evaluation methods to measure factuality, accuracy, latency and acceptance criteria
  • Use observability tools, error taxonomies and A/B tests to ensure constant quality
Security & Compliance
  • Apply security rules (RBAC/ABAC), sensitivity labels, audit logging best practices, and ensure compliance with GDPR and Life Sciences regulations
Cost & Latency Optimization
  • Improve pipeline performance: context window management, caching strategies, model selection and cost control (embeddings, generation)
Production Deployment
  • Work with LLMOps teams to secure deployments: CI/CD pipelines, monitoring, canary/rollback strategies and incident playbooks
Profile
  • University degree or engineering school in computer science, mathematics, data science or similar. A specialization in AI, NLP or Big Data is a plus
  • At least 5 years of experience in NLP, information retrieval or data pipelines, with strong learning ability
  • Solid experience in IR/NLP: embeddings, hybrid search, reranking
  • Good knowledge of LangChain / LangGraph, Azure/OpenAI and vector databases (FAISS, Chroma, Elastic, OpenSearch)
  • Skills in prompt engineering and context engineering
  • Very good Python skills and experience with evaluation tools (metrics, logs)
  • Knowledge of cloud environments (AWS VPC is a plus)
Nice to have
  • Experience with Graph‑RAG, agent patterns or MCP integrations
  • Experience in regulated environments (Life Sciences, pharma)
  • Curiosity and ability to learn new frameworks quickly
Work model

Hybrid model: 3 days per week onsite at the client site or at a Cognizant office. We value flexibility and support a good work–life balance.

Conditions may change depending on the project or business needs, always with transparency.

Even if you do not master every topic listed, your curiosity and transferable experience can make a difference.


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  • Data Scientist

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    il y a 23 heures


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    Lyon, France Devoteam Data Driven Temps plein

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