Jonathan Ndamba
Forward Deployed Ai Engineer @Stealth AI Startup
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WORK HISTORY
Forward Deployed Ai Engineer @Stealth AI Startup
Context : Integration into the core engineering team to bridge the gap between complex client business logic and Reinforcement Learning (RL) infrastructures. The mission focuses on designing, building, and deploying agentic workflows and automated evaluation systems to create high-performing RL curriculums.Project Management: Agile Scrum / Delivery-focusedMissions - Curriculum Engineering: Translating high-level client requirements into granular, actionable tasks for RL Gym environments. Designing the roadmap for model progression through complex agentic tools- Agentic Workflows & Synthetic Data: Developing advanced LLM pipelines to generate high-quality \"seed data\" and \"golden solutions.\" Implementation of automated task generation to scale training datasets- Verifier SDK Development: Designing and building core Python libraries and robust SDKs for the automated verification of agent behaviors, ensuring repeatable and succinct performance metrics- Pragmatic Problem Solving: Rapid development of Python-based tools and specialized prompting strategies to fill data gaps and optimize model learning rates (focus on \"shipping\" and model performance)- Client Alignment & Technical Strategy: Acting as the technical point of contact for stakeholders to translate industry-specific constraints into robust, diverse, and scalable RL tasks- AI Ops & Quality Control: Managing prompt versioning, evaluating non-deterministic LLM outputs at scale, and maintaining high standards for training data integrity.Technical Environment :Python, LLMs (GPT-4, Claude, etc.), Agentic Frameworks, Reinforcement Learning (RL), Synthetic Data Generation, Prompt Engineering, SDK Development, JSON-heavy workflows, Git, Docker, APIs.
EDUCATION
CY Tech
Diplôme d'ingénieur, Data science
Université Paris Dauphine - PSL
Master 1 - Informatique des Organisations Parcours Informatique pour la Décision, Mathématiques et informatique
ABOUT JONATHAN NDAMBA
95 % des agents IA fonctionnent à la perfection sur un notebook Jupyter. 95 % d\'entre eux s\'effondrent en production. Pourquoi? Parce que la plupart des entreprises tentent de gérer des moteurs probabilistes (les LLMs) avec des scripts de l\'ère du PoC.Résultat : hallucinations sur des processus critiques, timeouts d\'API, fuites de données par manque de RBAC granulaire, et coûts cloud hors de contrôle. J\'interviens quand la hype s\'arrête et que l\'ingénierie logicielle commence. Fort de +7 ans d\'expérience dans l\'ingénierie de données complexes et les environnements transactionnels critiques (Société Générale, OUI.sncf, Matmut), j\'agis en tant que Staff Engineer freelance pour les Scale-ups et ETI technologiques. Mon métier n\'est pas d\'écrire des prompts. Mon métier est de construire la \"Defensive AI\": l\'architecture backend déterministe, robuste et sécurisée qui encadre vos modèles. Mon périmètre d\'intervention (Backend & Ops)- Orchestration & Résilience : Temporal.io (State management, idempotence asynchrone, gestion des échecs)- Architecture Déterministe : Python, FastAPI, PydanticAI (typologie stricte et validation des contrats de données)- RAG Sécurisé & Data : LanceDB (Vector), pre-filtering de métadonnées, implémentation RBAC (JWT) et Row-Level Security- Infrastructure as Code (IaC): Kubernetes, Docker, Terraform, CI/CD GitLab. Je ne fais pas de front-end. Je ne participe pas aux réunions de brainstorming interminables. Je conçois la tuyauterie lourde et les garde-fous qui permettent à vos utilisateurs d\'interagir avec l\'IA de manière totalement sécurisée. Vous avez un PoC d\'Agent IA qui doit passer à l\'échelle de l\'entreprise sans compromettre votre SI? Contactez-moi pour planifier un Audit d\'Architecture.
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