Vos Missions

Identifier et cartographier les différents canaux/sources de connaissances potentiellement utiles (incidentologie, logs, codes erreurs, bases documentaires, guides utilisateurs, notes techniques, mises à jour systèmes, etc.) afin de couvrir les besoins des partenaires internes et des clients finaux.
Mettre en place des méthodes et techniques d’extraction et de préparation des connaissances à partir de sources textuelles et multimodales (documents, pièces jointes, images/captures, vidéos), incluant nettoyage, déduplication, normalisation, et enrichissement par métadonnées.
Construire une base de connaissances exploitable (structurée et/ou indexée) et un module de recherche performant (recherche par mots-clés + recherche sémantique), avec gestion de la ‘fraîcheur’, du versioning, et des contrôles qualité. Intégrer ces briques dans une approche RAG : stratégie de retrieval, sélection/reranking des passages, génération de réponses avec traçabilité (citations des sources) et gestion des cas « information insuffisante », puis itérations d’amélioration via métriques et retours utilisateurs.

Qui êtes-vous ?

Étudiant(e) Bac+4/5 en informatique, data/IA, génie logiciel ou domaine connexe
Intérêt marqué pour l’extraction d’information, la recherche d’information, le NLP/LLM et/ou les systèmes RAG
Bonnes compétences en communication, organisation et travail transverse (qualité, ingénierie, après-vente, usines…)
Capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à produire des livrables concrets et robustes
Vous êtes curieux(se), inventif(ve), et avez un bon relationnel pour travailler avec des partenaires variés (ingénierie, après-vente ou autres partenaires internes).
Autonome et rigoureux(se), une expérience en gestion de projets multiples est souhaitable.
Une appétence pour le monde automobile et les services connectés est un plus

Apprentissage – Data Scientist – Extraction De Connaissances Multi-sources & Rag (h/f)

Company Description