Lead Data & AI Engineer – Knowledge Graph (H/F)

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.

2. 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.

3. 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.

4. 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.