Tech Lead Data Retrieval / RAG – Python & Search (F/H)
CELADMédiasPubliée il y a 3 jours
~ 750 – 950 €/jFourchette estimée par FreelanceScope à partir du niveau d'expérience demandé : la source ne publie pas de TJM pour cette mission.
- Lieu
- La Défense · Hybride
- Durée
- 6 mois
- Démarrage
- 18 novembre 2026
- Expérience
- Expert (10 ans et +)
- Langues
- Français
- Contrat
- Freelance
Situer cette mission
Repères calculés par FreelanceScope sur les missions ouvertes de son catalogue — ils ne proviennent pas de l'annonce et n'engagent pas l'entreprise.
- 5 missions développeur back-end sont ouvertes à La Défense en ce moment, sur 497 pour ce métier en France.
- 4 % des missions développeur back-end de notre catalogue sont ouvertes en télétravail total.
- Compétences peu demandées ailleurs dans le catalogue : RAG (236 missions), LLM (289 missions). À séniorité égale, une compétence rare se négocie mieux.
Profil expert (10 ans et +) · Comment ces repères sont calculés
La mission
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.
Compétences attendues
Indispensables
- RAG
- Python
- LLM
Appréciées
- Go
- Elasticsearch
- pgvector
- Weaviate
- Qdrant
- NLP
- LangChain
- PostgreSQL
- Airflow
- Spark
- Kafka


