Mohamed Kholti
Ingénieur IA en systèmes RAG réellement évalués : qualité des index, tenue des prompts, mesure avant production
Trois ans à concevoir et évaluer des composants RAG chez LexisNexis : il mesure la qualité des index et la tenue des prompts avant la production, ce que peu font. Six ans sur l’IA.
- Localisation
- Paris, France
- Statut
- Indépendant / freelance
- Expérience IA
- 6 ans · profil senior
- Langues
- Français
- Disponibilité
- non communiqué
- Mode d’intervention
- À distance, Sur site
- Engagement
- Régie ou forfait
- Mission minimale
- à partir de 5 jours
Cadre proposé par Claude Partners, à confirmer avec le prestataire.
Mohamed Kholti — domaines d’intervention
Mohamed Kholti — parcours et positionnement
Synthèse rédigée par Claude Partners à partir de sources publiques relevées le 1er septembre 2026, pas par la personne concernée. Les durées citées se comptent à cette date.
Mohamed Kholti travaille depuis six ans dans l'intelligence artificielle et la data science, en freelance à Paris. Il a passé trois ans chez LexisNexis à concevoir et évaluer des composants de systèmes RAG, en mesurant la qualité des index et la tenue des prompts avant la mise en production. Chez HSBC, il a développé un système d'extraction automatique des bénéficiaires de clauses d'assurance-vie, et chez ENGIE un modèle de prévision de consommation de gaz déployé sur AWS. Son parcours passe aussi par le marketing chez Ekimetrics et Epsilon, et par l'assurance chez Allianz.
Ce profil convient à des projets qui veulent un système RAG réellement évalué avant sa mise en production, de la recherche et du traitement de documents, ou de l'analyse de données, notamment dans le juridique, la banque, l'assurance ou les médias. Mohamed Kholti apporte une pratique technique. Il convient à une équipe qui a déjà défini son besoin et cherche une exécution technique rigoureuse, pas un pilotage stratégique.
Outils
PyTorch · Transformers · spaCy · scikit-learn · Dataiku · Databricks · GCP · AWS
Secteurs déjà pratiqués
édition juridique et documentaire (LexisNexis) · marketing et publicité (Ekimetrics, Epsilon) · énergie (ENGIE) · banque (HSBC) · assurance (Allianz)
Déjà livré
- conception et évaluation de composants de systèmes RAG
- extraction d’entités nommées sur des textes contractuels
- modèles de recommandation et de prévision de séries temporelles
Expériences professionnelles
- trois ans de développement et d’évaluation RAG chez LexisNexis
- extraction automatique des bénéficiaires de clauses d’assurance-vie chez HSBC
- modèle de prévision de consommation de gaz déployé sur AWS chez ENGIE
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