Koino
Le client est une LegalTech visant à digitaliser le droit au Maroc et en Afrique. L'objectif est de créer une base de connaissance juridique interrogeable par l'IA. Le projet est de grande envergure avec une ambition de fournir des réponses juridiques fiables et traçables. Le contexte est celui de la création d'une plateforme s'appuyant sur un large corpus de documents juridiques.
Détail & objectif de la mission
Concevoir et implémenter un système de retrieval robuste sur un corpus juridique. Mettre en place un reranking pour améliorer la précision des résultats. Définir une stratégie de query understanding efficace. Construire une évaluation de bout en bout avec des métriques précises. Implémenter des mécanismes de grounding et de citations précises. Profil recherché
4+ ans d'expérience en Search, Information Retrieval, ML appliqué à la pertinence. Excellente maîtrise de Python et forte culture métrique et expérimentation. Capacité à construire des systèmes robustes en production. Maîtrise professionnelle du français pour lecture et jugement sur contenu juridique. Compétences en BM25, embeddings, cross-encoders et AWS. L'entreprise se spécialise dans la transformation numérique du secteur juridique au Maroc et à travers l'Afrique. Elle s'efforce de créer
la première base de connaissance juridique
interrogeable par l'intelligence artificielle (IA). L'objectif est de bâtir une plateforme capable de fournir des réponses juridiques
fiables, sourcées et traçables , en s'appuyant sur un large corpus de documents variés. Objectifs de la mission
Responsabilité principale :
Gérer la chaîne de traitement "question utilisateur → extraits pertinents → réponse fiable et sourcée". Mise en place d'un moteur RAG :
Créer un système
stable et améliorable
pour la récupération et le classement des données juridiques. Design et implémentation :
Intégrer un système de retrieval robuste basé sur une recherche dense et hybride (utilisant BM25 et embeddings). Amélioration des résultats :
Mettre en œuvre du reranking pour optimiser la précision des réponses. Stratégie de compréhension des requêtes :
Développer des méthodes de reformulation et d'expansion des requêtes. Évaluation approfondie :
Construire un mécanisme d'évaluation complet avec datasets et guidelines. Grounding/Citations :
Assurer la précision des citations documentaires et traiter les cas de "no-answer". Profil recherché
Expérience :
4+ ans dans la recherche d'information ou ML appliqué à la pertinence. Compétence en programmation :
Maîtrise de Python. Expertise en
métriques et expérimentations
pour prouver les améliorations grâce aux mesures concrètes. Capacité à concevoir des systèmes
robustes en production
sous contraintes de qualité et de performance. Excellente maîtrise du français pour une interprétation fine et un jugement pertinent des contenus juridiques. Compétences techniques :
Retrieval : BM25, embeddings, vector search. Reranking : Cross-encoders, Rerankers. Orchestration RAG : LangChain, LlamaIndex. Évaluation : Tests, dashboards de métriques. Environnement Cloud : AWS.
Quelle est la nature principale du projet ?
Le projet vise à digitaliser le droit et créer la première base de connaissance juridique en Afrique, interrogeable via l'IA. Quel est le rôle central du RAG Engineer ?
Assurer que la chaîne de traitement des questions utilisateurs aboutisse à des réponses fiables et sourcées.
#J-18808-Ljbffr
Concevoir et implémenter un système de retrieval robuste sur un corpus juridique. Mettre en place un reranking pour améliorer la précision des résultats. Définir une stratégie de query understanding efficace. Construire une évaluation de bout en bout avec des métriques précises. Implémenter des mécanismes de grounding et de citations précises. Profil recherché
4+ ans d'expérience en Search, Information Retrieval, ML appliqué à la pertinence. Excellente maîtrise de Python et forte culture métrique et expérimentation. Capacité à construire des systèmes robustes en production. Maîtrise professionnelle du français pour lecture et jugement sur contenu juridique. Compétences en BM25, embeddings, cross-encoders et AWS. L'entreprise se spécialise dans la transformation numérique du secteur juridique au Maroc et à travers l'Afrique. Elle s'efforce de créer
la première base de connaissance juridique
interrogeable par l'intelligence artificielle (IA). L'objectif est de bâtir une plateforme capable de fournir des réponses juridiques
fiables, sourcées et traçables , en s'appuyant sur un large corpus de documents variés. Objectifs de la mission
Responsabilité principale :
Gérer la chaîne de traitement "question utilisateur → extraits pertinents → réponse fiable et sourcée". Mise en place d'un moteur RAG :
Créer un système
stable et améliorable
pour la récupération et le classement des données juridiques. Design et implémentation :
Intégrer un système de retrieval robuste basé sur une recherche dense et hybride (utilisant BM25 et embeddings). Amélioration des résultats :
Mettre en œuvre du reranking pour optimiser la précision des réponses. Stratégie de compréhension des requêtes :
Développer des méthodes de reformulation et d'expansion des requêtes. Évaluation approfondie :
Construire un mécanisme d'évaluation complet avec datasets et guidelines. Grounding/Citations :
Assurer la précision des citations documentaires et traiter les cas de "no-answer". Profil recherché
Expérience :
4+ ans dans la recherche d'information ou ML appliqué à la pertinence. Compétence en programmation :
Maîtrise de Python. Expertise en
métriques et expérimentations
pour prouver les améliorations grâce aux mesures concrètes. Capacité à concevoir des systèmes
robustes en production
sous contraintes de qualité et de performance. Excellente maîtrise du français pour une interprétation fine et un jugement pertinent des contenus juridiques. Compétences techniques :
Retrieval : BM25, embeddings, vector search. Reranking : Cross-encoders, Rerankers. Orchestration RAG : LangChain, LlamaIndex. Évaluation : Tests, dashboards de métriques. Environnement Cloud : AWS.
Quelle est la nature principale du projet ?
Le projet vise à digitaliser le droit et créer la première base de connaissance juridique en Afrique, interrogeable via l'IA. Quel est le rôle central du RAG Engineer ?
Assurer que la chaîne de traitement des questions utilisateurs aboutisse à des réponses fiables et sourcées.
#J-18808-Ljbffr