Je construirai votre pipeline RAG ou votre serveur MCP en Python

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domadomy
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Adham Momen
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À propos de ce service

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Vous avez besoin d’une fonctionnalité LLM qui fonctionne sur vos données et vos outils, conçue pour que votre équipe puisse la maintenir.


Ce que je construis en Python :

  • Des pipelines RAG : ingestion, découpage, récupération et réponses, mesurés avec un petit ensemble d’évaluations pour que vous sachiez que cela fonctionne
  • Des serveurs MCP qui exposent vos outils ou données à Claude et à d’autres agents, avec le contrat testé
  • Des backends et de l’automatisation autour des API LLM (Claude, OpenAI, modèles locaux Llama)


Ce que vous obtenez : code source propre et commenté, tests et un README. L’offre Premium ajoute une suite d’évaluations et le déploiement sur votre serveur Linux.


Pourquoi moi : j’ai développé mcp-warrant, qui vérifie si un serveur MCP respecte le contrat qu’il annonce, et agentarch, un système RAG multi-agents qui rejoue exactement à partir de sa trace. Je gère mon propre serveur Linux avec des services Python, un tableau de bord opérationnel et une automatisation sans supervision.


Envoyez-moi un message en indiquant ce que le système doit faire, où vivent vos données et comment il sera déployé.

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Adham Momen

AI Red Teaming and LLM Evaluation Engineer

  • DeÉgypte
  • Membre depuisjuil. 2021
  • Langues

    Arabe, Anglais
I test AI systems the way attackers do: prompt injection, jailbreaks, data leakage and unsafe agent tool use. You get a report with working reproductions and fixes. I also build LLM evaluation suites and RAG/MCP backends in Python. I've published tools that red-team agents and audit LLM judges and guardrails (adhammomen.com), evaluate frontier-model code professionally, and contribute to open-source AI projects. I'm a fourth-year medical student and a native Arabic speaker, so I also cover medical and Arabic AI.

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