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mimi

AP26 - BAC+5 - Data Scientist - Extraction des connaissances mutli-sources et la mise en place d’un RAG (H/F)

RENAULT s.a.s.

France · On-site Contract Entry Level 2w ago

About the role

Contexte et environnement de travail

Renault Group poursuit son engagement envers les jeunes au travers la formation par l’alternance et les stages. Réalisez votre apprentissage au sein de Renault Group et transformez vos connaissances en compétences sur des projets concrets. Accompagné par un maître d’apprentissage et d’équipes expertes, vous progressez vers votre diplôme dans un cadre exigeant et bienveillant. Une expérience utile, formatrice et porteuse de sens, quelle que soit la fonction.

Au sein de la direction Qualité software, vous rejoindrez une équipe dédiée à l'amélioration continue de la gestion des incidents multimédia et services connectés, avec la qualité comme exigence centrale. À l’interface entre Qualité, ingénierie, usines, service après‑vente et enquêtes de satisfaction, notre équipe joue un rôle clé dans le traitement et la prévention des incidents.

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.
  • Curiosité, inventivité et bon relationnel pour travailler avec des partenaires variés (ingénierie, après‑vente ou autres partenaires internes).
  • Autonomie et rigueur ; une expérience en gestion de projets multiples est souhaitable.
  • Une appétence pour le monde automobile et les services connectés est un plus.

Job Family

Quality & Customer Satisfaction

Contract Duration

24 months

Inclusion & Equal Opportunity

Renault Group is committed to creating an inclusive working environment and the conditions for each of us to bring their passion, perform to the full and grow, whilst being themselves. We find strength in our diversity and we are engaged to ensure equal employment opportunities regardless of race, colour, ancestry, religion, gender, national origin, sexual orientation, age, citizenship, marital status, disability, gender identity, etc.

If you have a disability or special need requiring layout of the workstation or work schedule, please let us know by completing this form.

Application Process

In order to follow in real time the evolution of your applications and to stay in touch with us, we invite you to create a candidate account. This will take you no more than a minute and will also make it easier for you to apply in the future.

By submitting your CV or application, you authorise Renault Group to use and store information about you for the purposes of following up your application or future employment. This information will only be used by Renault Group companies as described in the Group privacy policy.

About Renault Group

Since 1889, Renault Group has relied on a legacy of innovation and unique industrial expertise to support the profound transformation of the automotive industry. Today, our Group is transforming itself to become the European automotive benchmark on a global scale, with our three brands – Renault, Dacia, and Alpine. Faithful to our purpose, we support a sustainable business model that creates value for all our stakeholders, starting with our employees.

We support our teams with the ambition of establishing a new standard of industrial excellence, innovation, and cost discipline. Driven by passion, excellence, and creativity, we are building a safer, more inclusive, and more sustainable future. To advance mobility, we are at the forefront of change.

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Vous souhaitez participer à l’aventure de l’automobile de demain ? Rejoignez‑nous !

Requirements

  • 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
  • Capacité à travailler en autonomie, à prendre des initiatives et à produire des livrables concrets et robustes
  • Curieux(se), inventif(ve), et avez un bon relationnel pour travailler avec des partenaires variés
  • Autonome et rigoureux(se)
  • Une appétence pour le monde automobile et les services connectés est un plus

Responsibilities

  • Identifier et cartographier les différents canaux/sources de connaissances potentiellement utiles 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, incluant nettoyage, déduplication, normalisation, et enrichissement par métadonnées.
  • Construire une base de connaissances exploitable et un module de recherche performant, 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 et gestion des cas « information insuffisante », puis itérations d’amélioration via métriques et retours utilisateurs.

Skills

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