À propos de Jonathan
Je suis un Ingénieur en IA et Développeur Logiciel avec plus de cinq ans d'expérience dans la conception et la mise en œuvre de systèmes intelligents et évolutifs. Ma passion pour le code est née lors d’un stage, où j’ai découvert un véritable intérêt pour la programmation et les réseaux neuronaux. Depuis, j'ai consacré ma carrière à maîtriser le développement logiciel et l'intelligence artificielle, avec en soutien un Master en Systèmes d'Intelligence Artificielle.
Au cours de ma carrière, j'ai dirigé plusieurs projets d'envergure, allant de l'optimisation des Large Language Models (LLM) au développement de solutions backend robustes, en passant par la création de chatbots d'IA sur mesure. Je suis spécialisé dans le développement de systèmes basés sur l’IA, visant à améliorer la productivité, à optimiser les processus et à livrer des résultats innovants.
Compétences clés :
Développement de Generative AI et Prompt Engineering
Backend Systems & architectures multitenancy
Optimisation des Large Language Models (LLM) et Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Gestion de projets de bout en bout et méthodologies Agile
Maîtrise de C#, WPF, SQL, avec une expérience complémentaire en Java, JavaScript et Python
Dans mon dernier poste chez Elqano, j’ai développé des solutions avancées d’IA, optimisé des LLM pour améliorer leurs performances et géré des architectures multitenancy complexes. Avant cela, j'ai dirigé des projets de développement logiciel chez Aspentech et créé un chatbot d'IA chez Opensee, qui a optimisé les processus internes et amélioré la productivité des employés.
Je suis maintenant à la recherche de nouvelles opportunités pour mettre à profit mon expertise en IA et en développement logiciel afin de résoudre des défis complexes et de livrer des solutions innovantes.
Espagnol
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Capacité professionnelle limitée
En télétravail uniquement
Travaille majoritairement à distance
Expériences
- ElqanoIngénieur en IA GénérativeRESSOURCES HUMAINESavril 2024 - septembre 2024 (5 mois)Anglet, France
- Développement et mise en œuvre de solutions d'IA générative spécialisées dans le développement backend, l'ingénierie de prompts et les systèmes RAG.
- Amélioration de 30 % des performances de réponse des LLM grâce à la création de jeux de données, aux tests RAG, aux bonnes pratiques de développement et à l'optimisation des prompts.
- Conduite de la mise en place d'une architecture multitenancy pour une gestion des ressources et des sources de données pour plusieurs clients, respectant le scope, le budget, et les délais impartis.
- Affinage continu des performances des systèmes d'IA grâce aux techniques RAG, en assurant un reporting régulier et une communication des alertes.
- OpenseeStagiaire en Intégration de l'IAseptembre 2023 - mars 2024 (6 mois)• Réalisation d'une analyse complète à l'échelle de l'entreprise pour identifier les opportunités de mise en œuvre de l'IA et les domaines d'innovation, en s'assurant de la définition des principes d'architecture.• Conception, développement et déploiement autonomes d'un chatbot personnalisé avec un taux de précision de 90 % en alignement avec la documentation de l'entreprise et les bonnes pratiques en matière de conception de solutions.• Direction du projet de l'initiation à la finalisation, y compris la contribution au cadrage, la conception architecturale, le codage et l'exécution, démontrant des compétences solides en gestion de projet.• Évaluation et sélection d'un LLM compatible pour optimiser les performances du chatbot, tout en s'assurant du respect du scope, du budget, et des délais impartis.• Livraison du projet en quatre mois, fournissant un outil sécurisé de type ChatGPT pour améliorer la productivité des employés et rationaliser les processus internes, avec une maîtrise des outils d'intégration continue.
- Aspen TechnologyIngénieur Développeur LogicielCHIMIEavril 2021 - septembre 2022 (1 an et 5 mois)Mexico, Mexique
- Développement d'applications de bureau fournissant des solutions logicielles robustes dans un cadre Agile, intégrant les cycles de vie logiciel.
- Progression d'un rôle de développeur de logiciel à un rôle de leadership, rapportant les réalisations de l'équipe et les mises à jour de projets directement aux Vice-Présidents, avec une forte attention portée au respect du scope, et des délais.
- Intégration de Git pour le contrôle des versions, améliorant la collaboration, l'intégrité du code et les mises à jour fluides tout au long des étapes de développement.
- Participation active à une formation en gestion pour la transition vers un rôle de leadership, programme mis en pause pour poursuivre un Master en systèmes d'intelligence artificielle.
Recommandations
Soyez le premier à recommander Jonathan
Contribuez à la réussite de ce freelance en partageant votre expérience de collaboration avec lui.
Ces profils de freelance correspondent également à vos critères
Agatha Frydrych
Backend Java Software Engineer
4.7
(3)
2
Baptiste Duhen
Fullstack developer
4.6
(4)
5
Amed Hamou
Senior Lead Developer
4
(2)
7
Audrey Champion
Web developer
4.3
(3)
4
Formations
- MSc Artificial Intelligence SystemsEPITA
- Ingeniero, Ingeniería electrónica, robótica y mecatrónicaInstituto Politécnico Nacional2019Ingeniero, Ingeniería electrónica, robótica y mecatrónica
Certifications
- Microsoft Azure Machine Learning for Data ScientistsCe programme traite des différents types de modèles de machine learning et de leur utilisation pratique. Il enseigne comment exploiter les fonctionnalités d'Azure Machine Learning pour automatiser l'entraînement et le déploiement de modèles prédictifs. Le programme permet également de créer des modèles de régression, de classification et de clustering en utilisant Azure Machine Learning Designer, sans avoir besoin d'écrire du code. L'objectif principal est de simplifier le processus de développement de modèles en machine learning tout en facilitant leur publication et leur utilisation grâce aux outils d'Azure.2024
- Create Machine Learning Models in Microsoft AzureCe programme se concentre sur l'apprentissage et l'application des concepts fondamentaux du machine learning, en mettant l'accent sur l'utilisation d'algorithmes de machine learning. Il couvre des sujets tels que les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, l'implémentation d'algorithmes de machine learning et de deep learning, ainsi que l'utilisation de Python pour programmer et résoudre des problèmes réels. Le programme aborde également des concepts clés comme la régression et l'apprentissage humain, permettant une compréhension approfondie des interactions entre les modèles d'IA et les processus cognitifs humains.2024