⚡
تقديم
مهندس ذكاء اصطناعي/تعلم آلي يبني أنظمة تعلم آلي وتعلم عميق عملية وجاهزة للإنتاج. أساعد الشركات على تحويل بياناتها وأفكارها إلى حلول ذكاء اصطناعي فعالة تقدم قيمة حقيقية وقابلة للقياس.
يمكنني مساعدتك في:
نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق (التصنيف، الانحدار، التنبؤ)
مشاريع معالجة اللغة الطبيعية (تصنيف النص، المشاعر، التلخيص، التضمينات)
تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (خطوط أنابيب RAG، روبوتات الدردشة، سير عمل الوكلاء)
نماذج رؤية الحاسوب (CNNs، تصنيف الصور، الكشف)
تطبيقات ويب مدعومة بالذكاء الاصطناعي (FastAPI، Flask، Streamlit)
نشر النماذج (واجهات برمجة التطبيقات، Docker، Render، Hugging Face، AWS)
تحليل البيانات، المعالجة المسبقة، الأتمتة وخطوط الأنابيب
لماذا يعمل العملاء معي
بكالوريوس في علوم الحاسوب مع خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي
أبني حلولا كاملة: نموذج → واجهة برمجة التطبيقات → واجهة المستخدم → النشر
تواصل واضح، كود نظيف، وتسليم موثوق
أركز على تأثير الأعمال، وليس فقط على المخرجات التقنية
الأعمال الأخيرة:
اكتشاف عناوين URL التصيد الاحتيالي (MLOps) – خط أنابيب من الطرف إلى الطرف مع MLflow، وواجهة برمجة تطبيقات سريعة معتمدة (Dockerized)، ونشر AWS EC2
مصنف أمراض البطاطس (التعلم العميق) – نموذج CNN + واجهة FastAPI + واجهة Flask للتنبؤات الفورية
ملخص فيديو يوتيوب (GenAI) – تطبيق Streamlit يستخدم GPT-4o لاستخراج وتلخيص النص
إذا كنت تبحث عن شخص يمكنه بناء وشرح ونشر أنظمة ذكية، فلنعمل معا.
أرسل لي رسالة في أي وقت. أنا سعيد بالمساعدة.
يمكنني مساعدتك في:
نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق (التصنيف، الانحدار، التنبؤ)
مشاريع معالجة اللغة الطبيعية (تصنيف النص، المشاعر، التلخيص، التضمينات)
تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (خطوط أنابيب RAG، روبوتات الدردشة، سير عمل الوكلاء)
نماذج رؤية الحاسوب (CNNs، تصنيف الصور، الكشف)
تطبيقات ويب مدعومة بالذكاء الاصطناعي (FastAPI، Flask، Streamlit)
نشر النماذج (واجهات برمجة التطبيقات، Docker، Render، Hugging Face، AWS)
تحليل البيانات، المعالجة المسبقة، الأتمتة وخطوط الأنابيب
لماذا يعمل العملاء معي
بكالوريوس في علوم الحاسوب مع خبرة عملية في الذكاء الاصطناعي
أبني حلولا كاملة: نموذج → واجهة برمجة التطبيقات → واجهة المستخدم → النشر
تواصل واضح، كود نظيف، وتسليم موثوق
أركز على تأثير الأعمال، وليس فقط على المخرجات التقنية
الأعمال الأخيرة:
اكتشاف عناوين URL التصيد الاحتيالي (MLOps) – خط أنابيب من الطرف إلى الطرف مع MLflow، وواجهة برمجة تطبيقات سريعة معتمدة (Dockerized)، ونشر AWS EC2
مصنف أمراض البطاطس (التعلم العميق) – نموذج CNN + واجهة FastAPI + واجهة Flask للتنبؤات الفورية
ملخص فيديو يوتيوب (GenAI) – تطبيق Streamlit يستخدم GPT-4o لاستخراج وتلخيص النص
إذا كنت تبحث عن شخص يمكنه بناء وشرح ونشر أنظمة ذكية، فلنعمل معا.
أرسل لي رسالة في أي وقت. أنا سعيد بالمساعدة.
📋
المسار
متدرب في علوم البيانات
• طورت 10+ إثبات مفاهيم بالذكاء الاصطناعي (POCs) وقدمت عروضا تقنية تؤكد جدوى المنتج الأساسي لأصحاب المصلحة.
• هندسة أداة أتمتة داخلية لمسؤولي التوظيف، تقلل وقت الفحص اليدوي للمرشحين بنسبة 40٪ من خلال سير العمل المبسط.
• تحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة من خلال هندسة الأوامر المتقدمة ونشر خدمات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع باستخدام واجهات برمجة تطبيقات REST.
• تصميم خطوط أنابيب بيانات لضمان التكامل السلس بين نماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقات المستخدم النهائي.
• هندسة أداة أتمتة داخلية لمسؤولي التوظيف، تقلل وقت الفحص اليدوي للمرشحين بنسبة 40٪ من خلال سير العمل المبسط.
• تحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة من خلال هندسة الأوامر المتقدمة ونشر خدمات الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسع باستخدام واجهات برمجة تطبيقات REST.
• تصميم خطوط أنابيب بيانات لضمان التكامل السلس بين نماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقات المستخدم النهائي.
بكالوريوس علوم الحاسوب
الأساس الأكاديمي:
المقررات المتخصصة: معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مستودعات البيانات والتعدين، هندسة البرمجيات المتقدمة، وأنظمة قواعد البيانات الموزعة.
نقاط القوة الأساسية: أساس نظري قوي في الخوارزميات والإحصاء والاحتمالات، إلى جانب الخبرة العملية في البرمجة الكائنية الموجهة (OOP).
الخبرة التقنية:
الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLM): لديه خبرة في بناء أنظمة RAG (توليد الاسترجاع المعزز) وسير العمل المصمم باستخدام LangChain وGPT-4o.
MLOps & النشر: ماهر في دورة حياة التعلم الآلي من البداية إلى النهاية — بما في ذلك معالجة البيانات المسبقة، وتدريب النماذج، والنشر في الحاويات باستخدام Docker وFastAPI على البيئات السحابية (AWS).
هندسة البيانات: ماهر في إدارة هياكل البيانات المعقدة، وقواعد بيانات SQL/NoSQL، وبناء خطوط ETL لتدريب الذكاء الاصطناعي.
المقررات المتخصصة: معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، مستودعات البيانات والتعدين، هندسة البرمجيات المتقدمة، وأنظمة قواعد البيانات الموزعة.
نقاط القوة الأساسية: أساس نظري قوي في الخوارزميات والإحصاء والاحتمالات، إلى جانب الخبرة العملية في البرمجة الكائنية الموجهة (OOP).
الخبرة التقنية:
الذكاء الاصطناعي التوليدي ونماذج اللغة الكبيرة (LLM): لديه خبرة في بناء أنظمة RAG (توليد الاسترجاع المعزز) وسير العمل المصمم باستخدام LangChain وGPT-4o.
MLOps & النشر: ماهر في دورة حياة التعلم الآلي من البداية إلى النهاية — بما في ذلك معالجة البيانات المسبقة، وتدريب النماذج، والنشر في الحاويات باستخدام Docker وFastAPI على البيئات السحابية (AWS).
هندسة البيانات: ماهر في إدارة هياكل البيانات المعقدة، وقواعد بيانات SQL/NoSQL، وبناء خطوط ETL لتدريب الذكاء الاصطناعي.
🇬🇧الإنجليزية 🇮🇳الهندية
🕐
أوقات العمل
الإثنين
من08h00إلى18h00
الثلاثاء ▪ يومنا هذا
من08h00إلى18h00
الأربعاء
من08h00إلى18h00
الخميس
من08h00إلى18h00
الجمعة
من08h00إلى18h00
السبت
مغلق
الأحَد
مغلق
⭐
التقييمات
يرجى الدخول كزبون لإعطاء رأيكم
💬
لا توجد تقييمات في الوقت الحالي.
كونوا أول من يشارك تجربته مع هذا المحترف.