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Ingénieur (h/f) Search Index & Retrieval – Vespa

Paris, FRSur siteCDITemps plein

Publié 4 sept. 2026

Le poste

Vous prenez en charge notre index Vespa pour le faire évoluer à la fois côté architecture, schémas et pertinence.

  • Rank profiles et relevance : recherche hybride (lexicale + vectorielle), tuning du ranking, exploitation des embeddings calculés en amont

  • Customisations, boosting contextuel, prise en compte de relevance feedback

  • Gestion multi-index pour spécialisation de la donnée

  • Configuration, dimensionnement et optimisation du cluster (latence, coût, résilience), transferts de données et réindexations

  • Conception et évolution des schémas Vespa ; gestion des versions, migrations et transitions sans interruption de service

  • Observabilité et mesures de qualité

Notre stack

  • Crawler maison et pipeline ingestion en Java, Pulsar, Rust, protobuf/gRPC, index Vespa, déploiement Docker/Kubernetes, Prometheus/Grafana pour le monitoring.

  • Embeddings calculés hors Vespa par souci d'efficacité

Profil recherché

  • 4 ans et plus sur du search

  • Expérience concrète de Vespa, ou d'un moteur comparable (Elasticsearch/OpenSearch, Solr, Lucene) avec une vraie envie de passer à Vespa

  • À l'aise en Java et/ou Rust,

  • Bonne compréhension de la recherche d'information : BM25, ANN/HNSW, ranking multi-étapes

Les plus

  • Connaissance embeddings / inférence ML,

  • Capacité à entrer dans le pipeline d'ingestion

Pourquoi nous rejoindre

  • Un index Web indépendant, chose rare, à une échelle que peu d'équipes rencontrent

  • Un impact direct et mesurable sur la qualité des réponses du moteur

  • Une petite équipe, des décisions rapides, une stack moderne

3 entretiens, pas de tests techniques

Aperçu du poste

Type de poste

Temps plein

E-mail

geoffroy.fouquier@ibou.io

Compétences requises

Vespa index management and evolutionSearch architecture design (hybrid lexical + vectorial)Ranking and relevance tuning (multi-stage ranking, contextual boosting, relevance feedback)Information retrieval algorithms (BM25, ANN/HNSW, multi-stage ranking)Vector search and embeddings integration (use of precomputed embeddings)Cluster configuration, capacity planning and optimization (latency, cost, resilience)Schema design, versioning and zero-downtime migrationsObservability and quality measurement (Prometheus/Grafana monitoring)Data ingestion pipelines and reindexing (crawler, Pulsar, data transfers)Programming proficiency in Java and/or RustExperience with search engines (Elasticsearch/OpenSearch, Solr, Lucene)Containerized deployment and orchestration (Docker/Kubernetes)

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