Concentrix est une entreprise de technologie et de services de premier plan, cotée au Nasdaq (NASDAQ: CNXC).
Plus de 440 000 spécialistes dans plus de 70 pays travaillent avec plus de 2 000 clients mondiaux pour maximiser les résultats commerciaux.
Concentrix propose des solutions intégrées de bout en bout couvrant tous les domaines de l'entreprise, allant du marketing numérique et du conseil/gestion e-commerce à
des stratégies d'expérience client (CX) basées sur l'IA, combinant des technologies de pointe avec des informations centrées sur l'humain en tant que partenaire stratégique
pour des entreprises mondiales de premier plan, créant des valeurs commerciales à orientation future.
Si vous souhaitez grandir en tant qu'expert en collaborant avec des leaders mondiaux dans divers secteurs tels que la beauté, les cosmétiques, l'électronique, l'automobile, etc.,
vous êtes invités à découvrir des opportunités de croissance horizontale et dynamique avec Concentrix.
Aperçu du poste
- L'ingénieur RAG & Graph Search a pour mission de transformer des documents internes, des contrats, des politiques d'achat, des rapports,
des données structurées/non structurées en une structure de connaissance recherchable, en utilisant Vector DB, Elasticsearch,
Graph DB pour construire un système de recherche et de génération de preuves fiable.
Cela va au-delà de la recherche vectorielle simple, incluant le Hybrid Retrieval, le Re-ranking, le Knowledge Graph, le Graph-RAG,
Multi-hop retrieval.
[Principales missions]
- Construction et fonctionnement du pipeline RAG
- Conception de l'Advanced Chunking et de l'indexation hiérarchique
- Mise en œuvre du Hybrid Retrieval basé sur Vector DB et Elasticsearch
- Optimisation de la qualité de recherche via le Re-ranking et le metadata pre-filtering
- Conception et construction du Knowledge Graph basé sur des Graph DB comme Neo4j
- Amélioration de la recherche basée sur Graph-RAG et Multi-hop retrieval
- Expérience dans la construction/exploitation de services RAG ou de recherche
- Expérience dans l'implémentation de Hybrid Retrieval basé sur Vector DB + Elasticsearch
- Expérience pratique dans au moins un des domaines suivants : Re-ranking, metadata filtering, hierarchical retrieval
- Expérience dans la structuration de texte non structuré basée sur NER ou extraction d'informations
- Expérience dans la conception de structures de Citation, grounding, source traceability
- Expérience dans l'utilisation de Neo4j ou d'autres Graph DB similaires
Qualifications souhaitées
- Expérience dans la mise en œuvre de systèmes de recommandation
- Expérience dans l'analyse de documents complexes tels que des contrats, des documents de politique, des devis
- Expérience dans l'ajustement de l'analyste Elasticsearch, des synonymes, du boosting et du scoring
- Expérience dans le fine-tuning de modèles d'intégration ou d'adaptation à des domaines spécifiques
- Expérience dans des services d'analyse de relations, d'exploration et de recommandation basés sur des Graphs
- Expérience dans la conception/implémentation de Graph-RAG ou de Multi-hop retrieval
Avantages et environnement de travail
https://kr.concentrix.com/careers
▶ Processus de recrutement - 1ère entretien - 2ème entretien - sélection finale
▶ Seule la candidature des candidats retenus sera contactée individuellement.
▶ Un test de personnalité pourra être effectué après l'entretien.
▶ Des entretiens en ligne et en face à face sont en cours.
▶ Toute déclaration fausse dans la candidature peut entraîner l'annulation de l'embauche.
- Le processus de recrutement peut se terminer tôt une fois le poste pourvu.
Lieu de travail : 509 NC Tower, Teheran-ro, Gangnam-gu, Séoul
