Data Scientist - IA Générative & Rag H/F - 78

Nous sommes des spécialistes du recueil, de la transformation et de la transmission des connaissances.

Nos métiers : Knowledge Management, Formation, Communication, Documentation, Ingénierie Support.

Nos principaux domaines d'expertise : Industrie, Luxe, Banques-Assurances-Mutuelles, Distribution, Secteur Public.

Notre ADN :

- L'Humain au coeur de nos activités : nous plaçons les femmes et les hommes comme la colonne vertébrale de TAKOMA.
- Développer ensemble le potentiel humain : c'est la raison d'être de TAKOMA. Identifier, valoriser et faire grandir est notre moteur.
- La force du collectif : parce que la réussite se construit ensemble, dans l'échange et la co-construction.Au sein du Pôle IT & Innovation de TAKOMA, vous rejoindrez une équipe interne spécialisée dans la conception de solutions d'Intelligence Artificielle robustes, utiles et industrialisables, au service des projets de nos clients.

Dans ce cadre, nous créons un rôle clé et hybride, à la croisée du Data Scientist et du Knowledge Engineer.

Vous interviendrez en amont des développements applicatifs : vous structurez la connaissance, garantissez sa qualité, sa traçabilité et sa pertinence, afin que l'IA produise des réponses fiables, explicables et réellement exploitables.

Vos principales missions seront les suivantes :

Architecture de la connaissance

- Analyser et structurer des corpus complexes (documentation métier, contenus pédagogiques, bases internes).
- Définir des modèles de connaissances exploitables par des agents IA (ontologies légères, taxonomies, métadonnées).

Conception d'agents IA et RAG

- Designer et implémenter des agents basés sur RAG (retrieval, embeddings, orchestration, gestion du contexte).
- Choisir et paramétrer des modèles de langage (LLM), stratégies de découpage, scoring et filtrage.
- Mettre en place les mécanismes de traçabilité : sources citées, justification des réponses, niveaux de confiance.

Intégration produit et usages

- Intégrer les agents dans des plateformes existantes (LMS, portails clients, outils internes).
- Collaborer avec les équipes métier pour concevoir des interfaces utiles aux utilisateurs finaux (consultants, formateurs, clients).
- Tester sur des cas d'usage réels : assistance métier, aide à la conception pédagogique, recherche documentaire.

Industrialisation et gouvernance

- Optimiser les performances et les coûts.
- Rédiger la documentation technique et fonctionnelle.
- Contribuer aux réflexions sur la gouvernance IA : qualité des réponses, biais, limites, conformité réglementaire (IA Act).