About 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.
French
Native or bilingual
English
Fluent
German
Conversational
Can work on-site
Paris (up to 50km), Chantilly (up to 20km), Vernon (up to 20km), Strasbourg (up to 20km)
Experience
- LinkupMember of the Technical StaffTECHFebruary 2026 - Today (6 months)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 EngineMay 2024 - February 2026 (1 year and 9 months)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 engineerSeptember 2019 - January 2024 (4 years and 4 months)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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Education
- 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