À propos de François
Ingénieur et PhD en ML, j'ai pris le virage LLM dès son apparition. Après 3 postes très tournés vers la recherche d'information, les moteurs de recherche (y compris web scale) et l'agentic search, je me lance en freelance pour accompagner les entreprises qui cherchent à internaliser ce type de technologie. Exemple de projet cible: RAG, agentic search, moteur de recherche pour épauler une IA, etc.
Français
Bilingue ou natif
Anglais
Capacité professionnelle complète
Allemand
Capacité professionnelle limitée
Accepte de travailler sur site
Paris (jusqu’à 50 km), Chantilly (jusqu’à 20 km), Vernon (jusqu’à 20 km), Strasbourg (jusqu’à 20 km)
Expériences
- LinkupMember of the Technical StaffHIGH TECHfévrier 2026 - Aujourd'hui (6 mois)Contributions à la partie "agentic retrieval" du moteur de recherche :
- mise en place d'une stack de learning to rank apte à itérer facilement
- challenging de la méthodologie agentique permettant de dériver une query à partir d'une demande utilisateur complexe
- vectorisation de l'index menée de bout en bout : benchmark des modèles d'embedding sur corpus métier, rédaction de la RFC et implémentation de la stack de vectorisation
- LeboncoinMachine Learning Engineer, Team Search Enginemai 2024 - février 2026 (1 an et 9 mois)Paris, FranceDatascientist spécialisé en information retrieval, je fais partie de l'équipe qui maintient et améliore le moteur de recherche de la plateforme. Mes réalisations :
- pre-processing LLM des annonces afin d'augmenter le recall global : complétion de petites annonces par mots-clés, LLM as SPLADE pour sparse vector retrieval, PoC de nettoyage de doc "anti-SEO"
- refonte du reranking sur la verticale "auto/moto"
- création d'une pipeline de génération de judgements lists adaptées au besoin du Bon Coin
- participation à un benchmark de vector DB via la mise en place d'un cluster Vespa à l'échelle du trafic du Bon Coin
- Contribution à la guilde ML avec veille technologique
- QwantDatascientist / machine-learning engineerseptembre 2019 - janvier 2024 (4 ans et 4 mois)Paris, FrancePilotage de la création et maintenance de QwantML, lib interne de machine learning à visée industrielle• - Implémentation du lifecycle data et modèles (MLFlow, DVC)• - Implémentation ou intégration de modèles de référence en ranking (JAX, PyTorch, LightGBM) Création, MEP et utilisation quotidienne de la principale pipeline d'information retrieval sur index Vespa:• - Création et nettoyage des datasets de recherche d'information (PySpark, K8S, ArgoWorkflow)• - Fit de modèles de ranking via QwantML et MEP sur Vespa (ONNX, LightGBM)• - Création d'une nouvelle méthode de rank1 , MEP et soumission papier à BerlinBuzzWord23 (JAX)• - Mesure de qualité, reproductibilité, interprétabilité des modèles (LLM, MLFlow, Hydra, Captum) Contribution à une pipeline ML/NLP d'attribution d'une query à un index de topic pertinent parmi 1 k index• - Création et nettoyage de datasets de queries associées à leurs topics (PySpark, ArgoWorkflow)• - Vectorisation des queries et matching vectoriel contre 1 k index (HF, Vespa)• - Construction de meta-index représentant le scope de queries acceptable pour chaque index (FAISS) Exploration NLP pour augmenter le recall du ranking sur un index de 10G docs via expansion de documents• - Encadrement d'un stage de M2 sur l'industrialisation d'un ranking NLP sparse+dense (HF, SPLADE)• - Catégorisation de documents et expansion de documents (HF, SPLADE) Explorations sur le RAG avec recherche hybride sparse/dense (Llama-index, Vespa, RAG, LLM) Pilotage d'un projet pour maintenir un niveau de qualité satisfaisant de l'index principal Qwant• - Apprentissage et MEP d'un score de suppression de 5G spams dans l'index (SKLearn, HF, Vespa)• - Encadrement et MEP d'un stage de M2 sur la priorisation des documents à crawler (SKLearn)• - Développements et MEP en environnements conteneurisés via Docker, Kubernetes et ArgoWorkflow
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Formations
- Doctorat, Mathématiques et statistiquesTelecom ParisTech2017Doctorat, Mathématiques et statistiques
- Diplôme d'ingénieur de l'ENSAI, Génie StatistiqueEcole nationale de la Statistique et de l'Analyse de l'Information2013Diplôme d'ingénieur de l'ENSAI, Génie Statistique