Tu suis la course aux modèles IA ?
Chaque sortie (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) décryptée le soir même, en 5 min. Gratuit.
Inclus dès l'inscription : notre sélection des meilleurs guides & comparatifs IA.
Choisis ton rythme
Gratuit · Pas de spam · Désabonnement en 1 clic
Ruiyu Li, 26 ans et basée à Menlo Park, affirme travailler comme chercheuse en IA chez Meta et déclare une rémunération supérieure à 250 000 dollars, incluant salaire, primes et actions. Son itinéraire mêle huit laboratoires académiques, une startup de moins de dix personnes et un stage chez Microsoft, avec à la clé un pipeline de génération vidéo en production. Elle soutient que publications et code vérifiables comptent davantage que des listes d’expériences. Ses missions actuelles portent, selon elle, sur la recommandation à grande échelle, des agents d’IA et l’optimisation post‑LLM.
Des preuves en production : un pipeline vidéo et une spécialité affinée
Pendant son stage chez Microsoft, Ruiyu Li affirme avoir contribué à la recherche générative et à Bing Copilot, jusqu’à livrer un pipeline complet de génération vidéo fondé sur un LLM multimodal, mis en production dans Bing Search. En startup, elle dit avoir travaillé sur l’automatisation du montage vidéo à partir d’innovations d’IA présentées comme à l’état de l’art à l’époque. Elle estime que ces deux stages lui ont permis d’affiner une spécialité autour des systèmes d’IA à grande échelle en production et de la génération vidéo, et que les compétences acquises se sont révélées directement utiles dans un poste à temps plein.
Ce que Li regarde chez les candidats : des travaux consultables
Quand elle examine des candidatures, Ruiyu Li dit vérifier l’existence de recherches et de projets concrets. Elle estime qu’une simple liste d’expériences ne suffit pas dans un marché compétitif et juge plus probants des articles publiés ou du code open source que des employeurs peuvent consulter. Elle encourage à accumuler un maximum d’expérience pratique, en recommandant notamment un stage en startup ou la publication de recherches. Elle rapporte avoir elle‑même mené des mises en production d’innovations IA lors d’un stage en startup de moins de dix personnes, en lien direct avec le PDG et le CTO, puis chez Microsoft. Selon elle, multiplier les projets accélère l’apprentissage et l’adaptation aux tendances.
Formation : CMU en 2023, huit labos et un cap sur la recherche appliquée
Ruiyu Li indique avoir été diplômée en 2022, puis avoir achevé en 2023 un master en apprentissage automatique à l’Université Carnegie Mellon, avec de nombreux projets avancés lui permettant de participer à des recherches de pointe. Elle rapporte avoir mené des travaux dans huit laboratoires d’IA couvrant plusieurs domaines, une expérience qui, selon elle, l’a aidée à publier. Issue d’un premier cycle en informatique, elle dit avoir voulu approfondir ses connaissances et s’orienter vers la recherche appliquée en IA. À ceux qui visent spécifiquement l’IA, elle recommande l’école supérieure.
Recrutement sous tension : trois offres, Microsoft puis Meta
Ruiyu Li décrit la période de recherche d’emploi comme difficile pour la tech et juge que salons et conférences ne l’ont pas aidée. Elle affirme avoir malgré tout reçu trois offres de grandes entreprises, avoir d’abord rejoint Microsoft, puis être arrivée chez Meta. Elle tire de ce parcours des leçons pratiques sur ce qui aide à obtenir des offres et considère ses stages comme déterminants. Elle soutient aussi que de nombreux employeurs attendent des preuves d’expérience technique et des projets de niveau industriel.
Chez Meta : recommandation à l’échelle, agents d’IA et optimisation post‑LLM
Ruiyu Li indique occuper un poste de chercheuse en intelligence artificielle chez Meta, avec un axe principal sur l’IA et le machine learning. Elle précise travailler à la formation de modèles destinés à des systèmes de recommandation à grande échelle, à la création d’agents d’IA natifs pour améliorer l’efficacité ainsi que pour optimiser l’entraînement et l’inférence après LLM. Elle mentionne avoir acquis une expertise dans la génération vidéo et les systèmes d’IA à grande échelle, et précise mettre en œuvre ces compétences sur des systèmes en production nécessitant de concilier qualité du modèle, passage à l’échelle, fiabilité, efficacité et impact quantifiable. Basée à Menlo Park, 26 ans, elle déclare une rémunération supérieure à 250 000 dollars, composée de salaire de base, primes et actions. Elle ajoute que, malgré l’aide de l’IA, la maîtrise des algorithmes et du code reste selon elle indispensable.
