Oceane consulting
Lead Data & AI Engineer – Knowledge Graph (H/F)
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Paris, France
- Work setup
- Not specified
- Seniority
- Lead
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Ai engineering
- Posted
Skills
Full description
Missions et responsabilités1. Ontologie et Knowledge Graph
- Concevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances.
- Structurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA.
- Définir la stratégie d'intégration des différentes sources de données.
- Assurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants.
- Mettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données.
- Data Engineering et fiabilité
- Concevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances.
- Garantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation.
- Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données.
- Développer les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe.
- Garantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents.
- Intégration IA et accès aux connaissances
- Définir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance.
- Faciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs.
- Collaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation.
- Rationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance.
- Mesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence.
- Gouvernance et évolution
- Définir les règles de gouvernance et de qualité des données.
- Collaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data.
- Garantir la cohérence et la mise à jour des connaissances.
- Préparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier.
- Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.
Profil recherché
De 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.
Compétences techniques indispensables
- Knowledge Graph : conception, modélisation et exploitation de graphes de connaissances.
- Ontologie : structuration sémantique des connaissances métier et techniques.
- Recherche avancée : recherche vectorielle, sémantique et par graphe.
- Bases de données : maîtrise des technologies de stockage et d'interrogation adaptées aux graphes et à la recherche sémantique.
- Data Engineering : conception et industrialisation de pipelines de données.
- Data Quality : contrôle qualité, fraîcheur, traçabilité et lineage.
- IA générative : compréhension des mécanismes de grounding et d'exploitation des connaissances par les agents IA.
- Architecture Data : intégration des données entre différents systèmes d'information.
- Production : expérience de mise en exploitation de services de données durables et fiables.
- Data Governance : définition et application des règles de gouvernance des données.
- Culture plateforme : compréhension des interfaces d'accès aux outils et services, notamment dans un environnement agentique.
Compétences appréciées
- Expérience sur des plateformes d'IA générative et des architectures multi-agents.
- Connaissance des environnements Agentic SDLC.
- Expérience de l'intégration de graphes de connaissances dans des applications IA.
- Expérience dans des environnements Data complexes et fortement gouvernés.