IA

RAG Architect

Architecture des systèmes de Retrieval Augmented Generation — bases vectorielles, pipelines IA et gestion des risques de hallucination pour des applications IA fiables.

Mission

Le RAG Architect conçoit et implémente les architectures de Retrieval Augmented Generation qui permettent aux LLM d'accéder à des connaissances spécifiques pour réduire les hallucinations. Il analyse les besoins, modélise les risques, sélectionne les outils adaptés et collabore avec les parties prenantes pour des solutions IA fiables.

Activités concrètes

  • Analyser les processus métier et identifier les risques liés aux systèmes IA basés sur les LLM
  • Concevoir les architectures RAG pour maximiser la précision et minimiser les hallucinations
  • Implémenter les architectures RAG avec les outils et technologies adaptés
  • Collaborer avec les parties prenantes pour valider et affiner les systèmes
  • Surveiller et mettre à jour les architectures RAG à mesure que les besoins évoluent
  • Contribuer aux bonnes pratiques et standards pour la conception RAG

Profil recherché

Hard skills
  • Maîtrise des bases vectorielles (Qdrant, Pinecone, Weaviate)
  • Connaissance des frameworks RAG (LangChain, LlamaIndex)
  • Compétences en analyse de données (SQL, Python)
  • Connaissance des outils de visualisation (Tableau, Power BI)
  • Expérience en évaluation et gestion des risques IA
Soft skills
  • Pensée analytique et planification stratégique
  • Adaptabilité et flexibilité
  • Communication interpersonnelle
  • Approche proactive
  • Orientation résultats
Diplômes / Certifications
  • Licence ou Master en informatique, systèmes d'information, mathématiques ou domaine connexe
  • Certifications IA, cybersécurité ou gestion des risques : atout
  • 3 ans minimum en analyse de risques, data ou domaine connexe

Marché

Salaire (FR/EU)
55 – 125 K€
Selon expérience et secteur
Tension marché
Forte — emergent

Évolution de carrière

Postes d'après : Senior RAG Architect, AI Solutions Architect, Risk Management Director, Chief Resilience Officer, Head of AI Engineering.

Spécialisations : Spécialisation IA et gestion des risques sectoriels, Cybersécurité des systèmes IA, Architectures multi-agents.

Pièges & vérités

Ce que les annonces ne disent pas :
  • Le rôle exige une double compétence IA et gestion des risques — rare sur le marché.
  • Le domaine RAG évolue très vite — les meilleures pratiques changent régulièrement.
  • Le travail peut être stressant en période de déploiement ou de crise IA (hallucinations en production).

Pour aller plus loin

  • LangChain — Framework RAG de référence
  • LlamaIndex — Moteur de données pour LLM
  • Qdrant — Base vectorielle open source

Vous recrutez ce profil ?

Échangeons sur vos besoins — LOELIA peut vous aider à qualifier le poste et identifier les bonnes formations.

Contacter LOELIA