Tout le monde parle des LLM. Mais ce qui fait qu’un assistant IA répond juste plutôt qu’à côté, c’est la donnée qu’on lui donne à lire. Chez Reactis, nous livrons des solutions RAG en production chez des acteurs majeurs de la protection sociale, du secteur public et de l’industrie — et nous cherchons la personne qui fera de la qualité documentaire notre arme secrète.
Parlons de votre mission
- Concevoir les pipelines d’ingestion documentaire : extraction, nettoyage, chunking, enrichissement,
- Construire et optimiser les bases vectorielles et les stratégies d’indexation (hybride, reranking…),
- Mesurer et améliorer la pertinence : frameworks d’évaluation, jeux de tests, métriques qualité,
- Industrialiser : automatisation des flux, versioning des corpus, monitoring en production, sur des infrastructures souveraines comme en environnement cloud,
- Travailler main dans la main avec les AI Engineers pour optimiser la chaîne complète, de la donnée à la réponse.
Parlons de vous
- Vous avez une expérience confirmée en data engineering (3 ans minimum) : Python, pipelines, bases de données,
- Vous avez déjà travaillé sur un projet RAG ou de recherche sémantique, ou vous avez une vraie appétence démontrée pour le sujet,
- Vous connaissez les enjeux du traitement documentaire : formats hétérogènes, OCR, structuration,
- Vous êtes rigoureux et pragmatique : vous savez qu’un bon chunking vaut mieux qu’un gros modèle,
- Une expérience d’environnements on-premise ou hybrides est appréciée : une partie de nos solutions tourne sur des modèles hébergés dans nos propres infrastructures.
Benefits
- Tickets-restaurant, RTT, prime de cooptation (1 500 €), CSE, participation aux activités sportives et culturelles,
- Des cas d’usage concrets et variés, en production, chez de vrais clients — pas des POC qui dorment,
- Rémunération en adéquation avec votre profil.
Les étapes pour nous rejoindre
- Un premier échange de 15-20 min avec notre équipe recrutement pour faire connaissance,
- Un entretien technique d’1h avec notre Direction Technique : on parle pipelines, chunking et cas réels,
- Un dernier échange pour valider le matching et se projeter ensemble.
Envie de faire de l’IA pour de vrai, dans une équipe à taille humaine où vos idées comptent ? On a hâte de vous lire.