Architecte RAG / GraphRAG
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Assurance Maladie
Informations générales
Entité de rattachement
DDSI DDEV DFDÂ ÂNom de l'employeur
CNAM
Description du poste
Métier
GESTION DES SYSTEMES DÂżINFORMATION - Architecte SI
Intitulé du poste
Architecte RAG / GraphRAG
Niveau
VII ou niveau supérieur selon profil
Contrat
CDI
Description de la mission
Au sein de la DDSI (1500 personnes), la Direction du DĂ©veloppement a pour mission premiĂšre dâassurer un pilotage unifiĂ© et transverse des projets et programmes de lâAssurance Maladie. Le dĂ©partement filiĂšre Digital porte au travers ses diffĂ©rentes missions les aspects innovation et en particulier le dĂ©veloppement des projets et cas dâusage faisant appel Ă lâIA gĂ©nĂ©rative.
Dans le cadre du dĂ©ploiement dâune plateforme IA souveraine et on-premise (LLM, RAG, interface utilisateur), lâArchitecte RAG intervient pour structurer, fiabiliser et accompagner lâintĂ©gration des cas dâusage mĂ©tier. Il ne conçoit pas la plateforme mais en garantit la cohĂ©rence technique et lâĂ©volution dans le temps, au service des Ă©quipes projets et des mĂ©tiers.
Dans le cas d'usages avancĂ©s intĂ©grant la logique de GraphRAG (RAG enrichi par graphe de connaissances), il aura Ă©galement pour mission de structurer, faire Ă©voluer et valoriser lâusage de graphes (ontologies, rĂ©seaux dâentitĂ©s, relations sĂ©mantiques) pour amĂ©liorer la pertinence du RAG et la capacitĂ© dâinterprĂ©tation du modĂšle.
Il joue un rĂŽle clĂ© dans la bonne gouvernance des corpus documentaires, la gestion des graphes de connaissances et dans lâaccompagnement des utilisateurs dans leur consommation.
Missions principales
âąÂ            Structuration et gouvernance des corpus documentaires et graphiques : Organiser, structurer et maintenir les sources documentaires et les graphes de connaissances utilisĂ©s dans le RAG/GraphRAG, garantir leur qualitĂ©, leur mise Ă jour, leur pertinence, leur segmentation et leur accessibilitĂ©.
âąÂ            Architecture du ou des RAG / GraphRAG : Concevoir et maintenir une architecture cohĂ©rente, performante et Ă©volutive pour un ou plusieurs RAG, avec ou sans logique graphique, incluant lâarborescence des corpus, leur indexation, lâintĂ©gration des graphes de connaissances (ontologies, triplets RDF, relations mĂ©tier) et leur alignement avec les cas dâusage.
âąÂ            IntĂ©gration des graphes de connaissances : Participer Ă la dĂ©finition, l'ingestion et lâexploitation de graphes dans la logique RAG (via des requĂȘtes SPARQL, Cypher ou Ă©quivalents), organiser la structuration sĂ©mantique des contenus.
âąÂ            Support aux cas dâusage : Accompagner les Ă©quipes projet et les utilisateurs dans la consommation du RAG ou GraphRAG, proposer des bonnes pratiques, identifier les structures graphiques pertinentes, et rĂ©soudre les problĂ©matiques liĂ©es Ă la structuration documentaire ou graphique.
âąÂ            Connaissance des mĂ©canismes dâauthentification et dâhabilitation : Prendre en compte dans lâarchitecture les contraintes dâhabilitation documentaire (LDAP, LemonLDAP, Passeport) tout en garantissant leur applicabilitĂ© aux couches documentaires et graphiques.
âąÂ            Acculturation et formation : Sensibiliser les utilisateurs Ă lâutilisation du RAG / GraphRAG, aux enjeux du prompt engineering, Ă la structuration des connaissances, et Ă lâusage des graphes
Profil
DiplĂŽmĂ© ingĂ©nieur ou Ă©quivalent avec spĂ©cialisation en informatique, architecture SI, IA, data ou graphes de connaissances, vos jusitifez d'une expĂ©rience de ExpĂ©rience de 5 ans minimum en tant quâarchitecte SI, dont une expĂ©rience significative sur des projets IA ou RAG/GraphRAG.
Vos atouts pour réussir dans vos missions seront les suivants :
- Expertise confirmée en architecture technique (SI, API, structuration documentaire et sémantique, déploiement on-premise).
- MaĂźtrise des mĂ©canismes RAG, GraphRAG, vectorisation, recherche sĂ©mantique et outils dâindexation hybride (textuelle + graphe).
- Connaissance des bases de données de graphes (Neo4j, RDF, Property Graph, SPARQL, Cypher, etc.) et de leur exploitation dans un contexte IA.
- Capacité à intégrer les graphes de connaissances dans un pipeline IA/NLP (e.g. extraction de sous-graphes pour enrichir les prompts).
- ComprĂ©hension des moteurs vectoriels et des embeddings (FAISS, Qdrant, WeaviateâŠ).
- ExpĂ©rience en ingestion documentaire (PDF, Word, XML, formats mĂ©tiers...) et en extraction dâentitĂ©s / relations sĂ©mantiques.
- Connaissance des LLM open-source (Mistral, LLaMA...) et de leur consommation via API ou interface utilisateur.
- MaĂźtrise de Python et des outils dâautomatisation / scripts dâintĂ©gration.
- Connaissance des environnements Docker, Kubernetes, CI/CD en contexte on-premise.
- ComprĂ©hension des mĂ©canismes dâauthentification et dâhabilitation (LDAP, LemonLDAP, Passeport).
- Sensibilité forte aux contraintes de sécurité, confidentialité et scalabilité.
- Rigueur, sens de lâorganisation, esprit de synthĂšse.
- Capacité à travailler en autonomie comme en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires.
- Sens du service, pédagogie, et capacité à vulgariser des concepts complexes.
- CuriositĂ© technologique, appĂ©tence pour lâinnovation et la veille continue.
Formation et expérience
Â
Le poste est proposé à Paris, ou Lyon.
âAgir ensemble, protĂ©ger chacunâ
Travailler Ă lâAssurance Maladie, câest sâengager au sein dâun collectif (82 000 collaborateurs) animĂ© par la culture du rĂ©sultat, oĂč chacun met ses compĂ©tences au service de nombreux projets pour protĂ©ger la santĂ© de plus de 60 millions dâassurĂ©s.
Rejoignez-nous!
Localisation du poste
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Lieu
Paris ou Lyon
CritĂšres candidat
Autres
La Cnam est attachée au respect de la diversité sous toutes ses formes, à la lutte contre les discriminations, à favoriser la parité Femme/Homme et à garantir un environnement de travail de qualité. A la Cnam, seules vos compétences et votre motivation comptent : cet emploi est ouvert à toutes et à tous et fera l'objet d'une adaptation du poste de travail si nécessaire.
Le candidat retenu devra se conformer aux exigences de la Politique de Sécurité des SystÚmes d'Information de l'organisme (et sera tenu au secret professionnel).
* Salary range is an estimate based on our AI, ML, Data Science Salary Index đ°
Tags: APIs Architecture CI/CD Docker Engineering FAISS Kubernetes LLaMA LLMs Neo4j NLP Open Source Prompt engineering Python RAG RDF Weaviate XML
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