Sophie Leroux
Ingénieure IA passionnée par les LLMs et les architectures RAG. Spécialisée dans le développement de solutions d'IA générative à fort impact business.
Parcours Type (2019-2026)
🎓 Formation Initiale
• Master en Intelligence Artificielle et Data Science (Télécom Paris, CentraleSupélec, EPFL)
• Mémoire sur les Transformers et l'attention
• Stage de fin d'études chez Hugging Face ou startup IA
💼 Premier Poste - Data Scientist / ML Engineer
• Scale-up tech ou startup IA (Dataiku, Snips, Owkin)
• Développement de modèles de NLP classiques (BERT, spaCy)
• Premières expériences avec PyTorch, TensorFlow
• Découverte de GPT-3 et premiers POCs
🚀 Pivot vers l'IA Générative - Ingénieur IA
• Rejoint une entreprise pionnière de l'IA générative
• Spécialisation sur les LLMs (GPT-3, GPT-4, Claude)
• Développement de systèmes RAG et agents autonomes
• Fine-tuning et prompt engineering avancé
• Contribution open-source (LangChain, LlamaIndex)
⭐ Expertise Confirmée - Senior AI Engineer
• Lead technique sur projets stratégiques d'IA générative
• Architecte de solutions RAG à grande échelle
• Mentorat de juniors et partage de connaissances
• Veille technologique active et expérimentations
• 🎯 Prête pour le prochain challenge chez Pyl.Tech
Compétences Techniques Clés
🤖 LLMs & Modèles
GPT-4 / GPT-4o Claude 3.5 Mistral Large Llama 3.2 Gemini Pro Fine-tuning (LoRA) Embedding Models🏗️ Architectures IA
RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents Autonomes Multi-Agent Systems Vector Databases Hybrid Search💻 Stack Technique
Python 3.11+ LangChain LlamaIndex FastAPI PyTorch Transformers Async/Await🗄️ Data & Storage
Pinecone Weaviate ChromaDB Qdrant PostgreSQL + pgvector☁️ Cloud & DevOps
Docker Kubernetes AWS / GCP CI/CD (GitHub Actions) Monitoring (LangSmith)📝 Méthodologies
Prompt Engineering Chain-of-Thought Few-Shot Learning A/B Testing MLOpsMotivations Principales
🎯 1. Impact & Innovation
Envie de travailler sur des projets qui ont un réel impact. Passionnée par l'innovation en IA et la création de solutions qui transforment les métiers.
🇫🇷 2. Souveraineté Numérique
Forte sensibilité aux enjeux de souveraineté et de sécurité des données. Intéressée par les solutions open-source et les modèles déployables en France.
🚀 3. Croissance & Apprentissage
Recherche un environnement stimulant avec des experts. Veut continuer à apprendre et à expérimenter les dernières avancées en IA générative.
🤝 4. Culture & Valeurs
Valorise la transparence, la collaboration et l'équilibre vie pro/perso. Apprécie les entreprises avec une vraie culture d'ingénierie et d'excellence technique.
💰 5. Rémunération & Reconnaissance
Prétentions salariales : 55-70K€ brut annuel + variable. Recherche aussi des stock-options ou BSPCE dans une scale-up prometteuse.
Canaux de Sourcing Prioritaires
LinkedIn + Approche Directe
Profil bien fourni avec mots-clés : "LLM", "RAG", "LangChain", "IA Générative".
💡 Message personnalisé mentionnant un projet spécifique ou article technique qu'elle a publié.
GitHub / Open-Source
Active sur GitHub avec contributions à LangChain, LlamaIndex, ou projets IA.
💡 Identifier via : language:Python topic:llm OR topic:langchain
Twitter/X + Communauté IA
Suit et interagit avec des AI researchers (Andrew Ng, François Chollet, etc.).
💡 Rechercher : tweets mentionnant #LLM, #AIEngineering, #RAG
Meetups & Conférences IA
Participe aux meetups : Paris AI, AI Builders, Hugging Face meetups.
💡 Sponsoriser ou organiser un tech talk chez Pyl.Tech
Cooptation & Réseau Alumni
Réseau fort d'anciens de Télécom Paris, CentraleSupélec.
💡 Activer le réseau alumni et les collaborateurs actuels de Pyl.Tech
Hackathons & Challenges IA
Participe à des hackathons (AutoGPT Hackathon, LangChain AI Challenge).
💡 Organiser ou parrainer un hackathon interne Pyl.Tech
Profil Psychologique & Comportemental
🧠 Style de Travail
- Analytique et méthodique : aime comprendre en profondeur
- Curieuse et expérimentale : teste constamment de nouvelles technos
- Autonome mais collaborative : préfère travailler en équipe réduite
- Orientée résultats : veut voir l'impact de son travail
💬 Communication
- Directe et transparente : apprécie la franchise
- Pédagogue : aime vulgariser les concepts techniques
- Active sur les réseaux pro : partage articles et projets
- Préfère l'écrit : documentation claire et Slack
🎯 Aspirations
- Devenir Staff Engineer ou Lead AI dans 2-3 ans
- Contribuer à des projets open-source reconnus
- Écrire des articles techniques et faire du mentoring
- Travailler sur des cas d'usage réels à impact sociétal
🚨 Red Flags (Démotivations)
- ❌ Projets sans vision ou sans impact
- ❌ Stack technique obsolète ou mal maintenue
- ❌ Management micro-management ou hiérarchique
- ❌ Absence de culture technique et d'excellence
- ❌ Pas de budget pour veille / formation