
Genaro-Cédric Nisus
AI Engineer — RAG & agents LLM, self-hosted
Salaire / Taux journalier
92150 Suresnes, France
Freelance
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À propos
Introduction
Je construis des systèmes RAG et des agents LLM qui tournent sur les données d'une entreprise sans qu'elles en sortent. Dernier livré : moteur de recherche sémantique sur ~900 documents internes, self-hosted (Qdrant, bge-m3, Docker) — précision de 30 % à 90 %, 0 € d'API, aucune donnée sortante. Avant l'IA : 9 ans de support N1/N2 chez TF1 et Bouygues — d'où le réflexe de remonter un flux jusqu'à sa cause racine et de livrer ce qui tient en production.
Expérience de travail
Ingénieur IA — RAG, agents LLM & MLOps
GNARO
févr. 2026 - Présent
9 mois
92150 Suresnes, France
Conception et mise en production de systèmes IA appliqués : RAG, agents LLM, MLOps. Mnemo — moteur de recherche sémantique sur base documentaire privée (~900 documents). Pipeline RAG complet : ingestion incrémentale, chunking, embeddings bge-m3, base vectorielle Qdrant, API REST FastAPI authentifiée, serveur MCP. Déploiement self-hosted (Docker Compose, 3 services systemd) : aucune donnée sortante, 0 € de coût d'API. Résultat : précision de récupération Hit@1 portée de 30 % à 90 %, mesurée sur un jeu d'évaluation reproductible. Match Ton CV — scoring sémantique avec garde-fou anti-hallucination. Score composite (couverture lexicale, similarité sémantique, conformité de format) calibré sur données étiquetées, référentiel ESCO de 13 716 entrées, API FastAPI et interface web. Résultat : ~0,8 s par requête, 119 tests unitaires et 7 harnais d'évaluation, contrainte de non-invention validée sur 15 documents réels. Bot de trading algorithmique — machine learning en production. Réentraînement toutes les 6 h, validation champion/challenger, holdout anti-régression, circuit-breaker et contrôle du drawdown. De la donnée au déploiement (Fly.io). Thadeus — entraînement d'un modèle de langue de 188 M de paramètres. Tokenizer sur mesure (32 k), transfert d'hyperparamètres (muP), fine-tuning sur corpus spécialisé, RAG d'évaluation, 324 tests. Tokenizer 27 % plus efficace que GPT-2 sur le corpus cible, rappel@1 de 94,5 %. Stack : Python, FastAPI, Qdrant, embeddings, LLM locaux (Ollama) et API, Docker, MCP, scikit-learn, PyTorch, JavaScript/React/Node.js, Fly.io.
Technicien Informatique et Mobile
Groupe TF1
juin 2018 - janv. 2026
7 ans 8 mois
92100 Boulogne-Billancourt, France
Support et exploitation en environnement critique sur le site TF1 de Boulogne-Billancourt, en mission via APTECH - Groupe ALTEN (juin-nov. 2018) puis C2S Bouygues, devenue Bouygues Telecom Business Solutions. • Diagnostic et résolution d'incidents complexes • Analyse des systèmes et des flux techniques • Gestion des postes utilisateurs et environnements critiques • Approche orientée résolution et amélioration continue
Technicien Helpdesk N2
Eiffage
janv. 2017 - mai 2018
1 an 5 mois
93330 Neuilly-sur-Marne, France
Support technique pour 500+ utilisateurs sur le site Eiffage de Neuilly-sur-Marne : diagnostic, résolution et escalade d'incidents (environnement ITIL). En mission via Consort NT.
Conseiller ventes
Bouygues Telecom
juil. 2007 - déc. 2016
9 ans 6 mois
On-site
Formation
Jedha Bootcamp
Data Scientist / AI Fullstack, Intelligence artificielle
2026 - 2026
6 mois
La Capsule
Chef de projet de développement d'applications web et mobile
2021 - 2021
3 mois
Coding Bootcamp de 13 semaines - Coding Classes : - Conception et prototypage d’applications web - Programmation Front-end : HTML 5 / CSS / JavaScript - Programmation Back-end : Node.JS / Express - Base de données : Mongo DB - Workflow : Git / Github
Centre formation GEFI
Maintenicien informatique micro réseaux
2017 - 2017
10 mois
Licences et certifications
Artificial Intelligence Essentials
Délivré le : avr. 2026
Portfolio

Mnemo — moteur de recherche IA sur 900 documents internes (RAG)
