Expert IA, Data Engineering et Web Sémantique (IT)

Description du poste : Description de la mission

Dans le cadre de l'accélération numérique et du développement des usages de l'intelligence artificielle, un acteur du secteur de l'énergie hydraulique recherche une expertise confirmée en IA, Data Engineering et Web Sémantique. Vous interviendrez au sein d'un centre d'ingénierie hydraulique engagé dans plusieurs initiatives stratégiques destinées à structurer et valoriser son patrimoine de données et de connaissances, afin d'accélérer le développement de nouveaux usages fondés sur l'IA. Les travaux portent notamment sur : La modélisation sémantique des données métiers à travers la conception de modèles d'objets métier. La construction et l'exploitation de graphes de connaissances et de vues encyclopédiques. L'utilisation de l'intelligence artificielle pour extraire des entités nommées dans des corpus documentaires et réaliser des alignements de données. Le développement de solutions d'IA générative et de recherche augmentée reposant sur des approches RAG textuelles ou Graph

RAG. L'intégration de données provenant de sources hétérogènes, notamment des espaces documentaires, des bases de données, des documents techniques et des applications métiers. Vos principales responsabilités seront les suivantes : Contribuer à la construction d'ontologies et de modèles sémantiques métiers. Mettre en œuvre des traitements informatiques, avec ou sans intelligence artificielle, afin de créer les instances associées aux modèles. Intervenir sur différents cas d'usage métiers, tels que des référentiels électromécaniques, des études d'autonomie de barrage, la description d'événements redoutés centraux dans les études de dangers, ainsi que des référentiels de retour d'expérience projet. Développer, en collaboration avec les utilisateurs finaux, des solutions d'IA s'appuyant sur des techniques de RAG, de recherche sémantique et de LLM. Exploiter les infrastructures internes d'IA générative, les services de RAG et les environnements de développement conversationnel disponibles. Produire la documentation technique et fonctionnelle liée aux solutions réalisées. Participer aux choix d'architecture ainsi qu'à la définition et à l'application des bonnes pratiques Data, IA et Dev

Ops. L'environnement technique comprend notamment : Python pandas rdflib RDF OWL SKOS SPARQL LLM RAG Graph

RAG Git Git

Lab Power Platform et Copilot Studio en complément