Knowledge Graph Engineer - Data & AI - CDI (F/H)

🌿 Rejoignez Bionnov Forge, la start-up d'intelligence artificielle dédiée au biomimétisme

Bionnov Forge est née au sein de Bionnov Group, la scale-up experte du biomimétisme en Europe. Depuis 2018, le groupe conçoit pour de grands industriels européens (Airbus, Schneider Electric, L'Oréal, Alstom, LVMH, Siemens, Suez,…) des technologies inspirées de la performance et de la durabilité des mécanismes, matériaux et propriétés du vivant. Il réunit deux entités complémentaires : Bionnov Engineering, bureau d'études et de conception biomimétique, et Bionnov Forge donc, logiciel d'intelligence artificielle qui met cette méthode à la disposition des équipes de R&D industrielles.

Forge repose sur une base de connaissances unique : un knowledge graph créé et alimenté par les ingénieurs du groupe, reliant enjeux industriels, modèles biologiques, principes d'ingénierie, technologies biomimétiques et bien plus. À partir de la description d'un problème industriel, Forge exploite ce graphe via des agents LLM dédiés pour faire émerger des pistes d'innovation bio-inspirées, argumentées et sourcées.

Aujourd’hui, Forge franchit un cap : des premiers clients industriels l'utilisent, une levée de fonds se prépare pour accélérer son développement, et son équipe se structure. Le Knowledge Graph est au centre de la feuille de route de développement du logiciel. Nous recherchons donc un Knowledge Graph Engineer pour le structurer, l’améliorer, le nourrir, et en faire ainsi le socle de l’intelligence artificielle de Forge.

💡 Le poste en un coup d'œil :Vous travaillerez en binôme direct avec le Head of Product & Technology de Bionnov Forge, qui assure aujourd'hui la conception et le développement du produit, et en lien étroit avec le Directeur Scientifique du groupe, responsable de la construction de la base de connaissances. Ensemble, vous consoliderez le knowledge graph, vous industrialiserez son alimentation et vous ferez progresser son exploitation par l'intelligence artificielle (GraphRAG) au sein du produit.

C'est un poste exigeant et formateur, pensé pour un.e ingénieur.e qui souhaite s’investir dans une start-up early-stage. En tant que premier recrutement CDI chez Bionnov Forge, vous aurez la responsabilité entière d'une couche de données en production, disposerez de réelles marges de manœuvre, et poserez les fondations data et IA d'une équipe appelée à grandir.

🏹 Missions

Consolidation du Knowledge Graph

• 🕸️Audit et revue de structure : Conduire une revue complète de la structure actuelle du graphe (types de nœuds, relations, propriétés, cardinalités) et en évaluer la cohérence, la couverture et l'adéquation aux usages du produit ;
• Schéma cible et gouvernance : Définir et documenter le schéma cible et les règles qui le gouvernent ;
• Contrôle qualité et métriques : mesurer la qualité globale du graphe et dresser un état des lieux chiffré (couverture, reproductibilité, surreprésentations, biais) ;
• Alignement scientifique : évaluer, avec les ingénieurs biomiméticiens, la pertinence des liens établis entre stratégies biologiques et problèmes industriels, ainsi que la fidélité de leur représentation dans le graphe.

GraphRAG et exploitation par l'IA

• 🧠Optimisation de la recherche : faire évoluer le moteur hybride (recherche vectorielle, PageRank) pour maximiser la pertinence des réponses des LLM ;
• Évaluation et benchmark : construire les jeux de test (ground truth) et mesurer l'impact de chaque modification (structure ou data) avant sa mise en production.

Intégration produit

• 💻Suivi et analyse des usages : suivre le fonctionnement, l'utilisation réelle et la qualité des usages du graphe au sein du produit pour ajuster les développements data.
• Nouvelles fonctionnalités applicatives : ouvrir de nouveaux usages dans le pipeline de Forge, en particulier l'interrogation à la demande et l'enrichissement des étapes d'analyse et de notation.
• Intégration backend : intégrer vos développements dans le backend Python de Forge (FastAPI, Memgraph, Azure) avec leurs tests et le suivi des coûts et temps d'exécution.
• Feuille de route technique : participer aux revues d'architecture et à la construction de la roadmap technique du produit.

🧑‍🏫 Profils recherchés

🎓 Formation et expérience

• École d'ingénieur généraliste ou à dominante physique, mécanique, chimie ou biotechnologies,
• Spécialisation en data ou en IA (option de dernière année, mastère spécialisé), ou thèse en ingénierie des connaissances, knowledge graphs ou traitement du langage ;
• Première expérience concrète sur la construction ou la maintenance d'un knowledge graph/ontologie (emploi, thèse ou stage)
• 2 ans d'expérience ou plus sur un poste data ou IA appréciés.

💪 Hard skills

• Graphes & Ontologies : conception de structures de données complexes, modélisation d'ontologies, écriture de requêtes Cypher sur des bases de données orientées graph (Memgraph, Neo4j) ;
• Ingénierie Data : gestion de la qualité des données (normalisation, déduplication, traçabilité, règles de validation) ;
• Développement Python : maîtrise d'un code propre, structuré et testé, capacité à s'intégrer dans un backend existant et manipulation de données avec l'écosystème classique (pandas, NumPy, SciPy) ;
• IA & Recherche d'information : maîtrise des embeddings, du clustering, de la recherche vectorielle et de l'optimisation d'architectures RAG / GraphRAG ;
• Évaluation LLM & Prompt Engineering : conception de jeux d'évaluation, utilisation de juges LLM, maîtrise des statistiques appliquées (biais, variance, reproductibilité) et gestion des risques (hallucinations, injections) ;
• Qualité des données : normalisation, déduplication, définition des règles de validation et traçabilité des pipelines data.

🙌 Soft skills

• Rigueur scientifique et goût de la mesure : démarche empirique où chaque amélioration technique est étayée par des indicateurs précis ;
• Esprit critique : recul systématique vis-à-vis de la qualité des données et des résultats générés par une IA, même lorsqu'ils paraissent convaincants ;
• Culture scientifique & Curiosité : aisance avec les concepts physiques, chimiques, biologiques et industriels pour dialoguer efficacement avec les experts métiers ;
• Capacité d'arbitrage & Communication : faculté à faire des choix de modélisation, les documenter, les défendre et les vulgariser auprès d'interlocuteurs variés (direction, développeurs, ingénierieurs, scientifiques) ;
• Pragmatisme Produit : autonomie, sens de l'organisation et volonté de construire un logiciel robuste et durable, au-delà du simple prototype ;
• Langues : français courant (langue de l'équipe) et anglais technique courant (produit et documentation en anglais).

⚙️ Environnement technique & Outils

Outils utilisés au quotidien :

• Python
• Memgraph (ou Neo4j)
• Cypher
• Git/Github
• Docker

Méthodes & Assistants de code : usage maîtrisé des outils d'IA (Claude, GPT, Gemini) comme levier de productivité pour spécifier, générer et relire du code, tout en conservant la capacité de produire et juger sans en dépendre.

En plus :

• Frameworks GraphRAG (Microsoft GraphRAG, LlamaIndex, LangChain),
• Exécution locale de LLM (Ollama, vLLM),
• Notions d'environnement Azure ou Kubernetes.

💡Notons que chez Bionnov, nous sommes convaincus que la diversité des parcours et des expériences est une richesse. Ainsi, même si vous ne cochez pas toutes les cases décrites ci-dessus, mais que vous en possédez les capacités essentielles (sciences, data, graph, motivation), n'hésitez pas à tout de même postuler. Nous valorisons avant tout la curiosité et la volonté de devenir un pilier fiable pour l’équipe.

🗓️ Processus de recrutement

• Lancement de la campagne de recrutement : septembre 2026 ;
• Notre processus se déroule en quatre étapes :

1. Un échange préliminaire rapide avec notre équipe administrative, pour vérifier l’alignement avec le poste et organiser le premier entretien.
2. Un entretien généraliste, orienté sur vos softs skills, vos compétences scientifiques et votre parcours, pour s'assurer de l'alignement entre vous et les contours du poste, et vous permettre de poser vos questions
3. Un entretien technique avec le Head of Product & Technology de Bionnov Forge, construit autour d'une étude de cas sur un extrait réel de notre knowledge graph pour évaluer vos compétences techniques et votre regard critique sur les données. Il vous permet aussi de vous projeter dans le poste et ses missions.
4. Un entretien avec le CEO du groupe, plus flexible dans sa forme : échanges approfondis, questions complémentaires aux entretiens précédents, et évaluation du fit avec la direction de l'entreprise pour vérifier la projection dans l’entreprise, le produit et son développement.

✅ Modalités pratiques

Détails du poste :

• Localisation : Bureaux à la Défense (Grande Arche). Télétravail ponctuel autorisé.
• Contrat : CDI (Contrat à Durée Indéterminée) à temps plein, forfait-jour (218 jours/an)
• Statut : Cadre, en convention SYNTEC
• Période d’essai : 4 mois renouvelable.

Rémunération et avantages :

• Fixe : 42k€ à 55k€ brut annuel (selon expérience et niveau d’expertise).
• Variable : Primes sur objectifs individuels et d’équipe + intéressement global aux résultats de Bionnov.
• Outils : Ressources numériques et équipements fournis (ou forfait dédié).
• Social : Tickets restaurant (Mucho) 🍴, Mutuelle (Alan), Prise en charge transports (50%) ou Forfait Mobilité Durable 🚴.

🏅 Pourquoi rejoindre Bionnov Forge

Un rôle fondateur dans un cadre structuré 🚀

• L'agilité d'une start-up, la solidité d'un groupe 🌿 : vivez les débuts de Forge (premiers clients, première levée de fonds en cours) tout en vous appuyant sur l'expertise, les références et la stabilité de Bionnov Group, présent depuis 2018.
• Impact et ownership technique 📈 : deuxième membre de l'équipe produit et technique, vous portez l'ensemble de la couche data et IA, avec une influence directe sur les choix d'architecture et la roadmap.
• Proximité avec la direction 🤝 : vous travaillez en lien direct avec les décideurs sur les orientations stratégiques, au sein d'une équipe où la synergie et l'entraide sont réelles.

Des enjeux techniques et scientifiques stimulants ⚗️

• Modélisation réelle en production 🕸️ : vous travaillez sur un Knowledge Graph concret, déployé chez des industriels, pour résoudre des problèmes ouverts sans solution établie.
• Une mission qui fait sens 💡 : vous contribuez à rendre les mécanismes et principes du vivant directement accessibles à l'innovation industrielle.

Environnement de travail & équipe 🏡

• Environnement de haut niveau 🧬 : Collaboration aux côtés d'experts passionnés et de partenaires industriels de pointe (Natran, Alstom, L’Oréal, Stellantis, …), dans un cadre exigeant, intellectuellement stimulant et bienveillant.
• Cohésion & Vie d'équipe 👥 : un esprit collectif fort avec des moments de partage réguliers (célébrations, afterworks) pour fêter les avancées du produit.
• Cadre de travail de qualité 🪴 : Des bureaux modernes, agréables et bien desservis situés à la Grande Arche de La Défense,

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