Babar Khilji
جايبور, الهند
Babar Khilji
مهندس ذكاء اصطناعي | ذكاء اصطناعي مولد | ماجستير القانون | RAG | وكيل الذكاء الاصطناعي | ML
الفئة : الذكاء الإصطناعي
أنا مهندس ذكاء اصطناعي متخصص في الذكاء الاصطناعي التوليدي، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، وأنظمة التعلم الآلي من مستوى الإنتاج. لدي خبرة عملية في بناء ونشر حلول ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع باستخدام بايثون، فاستي باي، أزور، وداتابريكس لتطبيقات المؤسسات الواقعية.
أصمم وأنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي من البداية إلى الطرف بما في ذلك التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، وخطوط معالجة المستندات الذكية، وأنظمة التوصيات، وواجهات برمجة التطبيقات القابلة للتوسع.
تكمن خبرتي في تحويل أفكار الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة جاهزة للإنتاج وموثوقة، قابلة للتوسع، ومتوافقة مع السحابة.
🔹 ما يمكنني مساعدتك في بنائه
• روبوتات الدردشة الذكية ومساعدي المعرفة (RAG، GraphRAG، البحث المتجه)
• تطبيقات LLM مخصصة باستخدام GPT وLLaMA وLangChain وLlamaIndex
• أنظمة معالجة المستندات بالذكاء الاصطناعي (استخراج PDF، الوسم الدلالي، الأتمتة)
• تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي مع MLflow وواجهات برمجة التطبيقات القابلة للتوسع
• أنظمة أتمتة الذكاء الاصطناعي لسير العمل التجاري
• أنظمة التوصية ونماذج علم البيانات
• أنظمة الذكاء الاصطناعي السحابية على Azure أو Databricks
🔹 التقنيات التي أعمل بها
اللغات: بايثون، SQL، باش
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: نماذج اللغة الكبيرة، الذكاء الاصطناعي التوليدي، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، RAG، GraphRAG، التعلم العميق، أنظمة التوصية
الأطر: FastAPI، LangChain، LlamaIndex، PyTorch، TensorFlow، Scikit-learn، PySpark
MLOps: MLflow، Docker، Model Serving، CI/CD
Cloud: Azure، Databricks
قواعد البيانات: Vector DBs، Azure SQL، Cosmos DB، Delta Lake
🔹 الشهادات
✔ مهندس ذكاء اصطناعي توليدي معتمد من Databricks
✔ محترف تعلم الآلة المعتمد من Databricks
✔ مساعد تعلم الآلة المعتمد من Databricks
🔹 بعض الأنظمة الحقيقية التي بنيتها
• نظام هجين لاسترجاع المعرفة RAG يجمع بين البحث المتجه والرسوم البيانية المعرفية
• أتمتة المستندات المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستخراج 1400+ سمة من الوثائق المصرفية
• منصة أتمتة دورة حياة المستندات من GenAI مع تصنيف ذكي واستخراج البيانات الوصفية
• نظام تحديث الشيفرة القديم الذي يحول قواعد الشيفرة المؤسسية إلى PySpark باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
• محرك التوصيات يستخدم التعلم غير المراقب الذي تم نشره مع MLflow
أركز على تقديم أنظمة ذكاء اصطناعي عاملة — وليس مجرد تجارب.
إذا كنت تبحث عن بناء منتجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، أو خطوط أتمتة، أو تطبيقات ذكية، فسأكون سعيدا بمساعدتك في تحويل فكرتك إلى حل جاهز للإنتاج.
لننشئ شيئا ذا تأثير.
أصمم وأنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي من البداية إلى الطرف بما في ذلك التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، وخطوط معالجة المستندات الذكية، وأنظمة التوصيات، وواجهات برمجة التطبيقات القابلة للتوسع.
تكمن خبرتي في تحويل أفكار الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة جاهزة للإنتاج وموثوقة، قابلة للتوسع، ومتوافقة مع السحابة.
🔹 ما يمكنني مساعدتك في بنائه
• روبوتات الدردشة الذكية ومساعدي المعرفة (RAG، GraphRAG، البحث المتجه)
• تطبيقات LLM مخصصة باستخدام GPT وLLaMA وLangChain وLlamaIndex
• أنظمة معالجة المستندات بالذكاء الاصطناعي (استخراج PDF، الوسم الدلالي، الأتمتة)
• تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي مع MLflow وواجهات برمجة التطبيقات القابلة للتوسع
• أنظمة أتمتة الذكاء الاصطناعي لسير العمل التجاري
• أنظمة التوصية ونماذج علم البيانات
• أنظمة الذكاء الاصطناعي السحابية على Azure أو Databricks
🔹 التقنيات التي أعمل بها
اللغات: بايثون، SQL، باش
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: نماذج اللغة الكبيرة، الذكاء الاصطناعي التوليدي، معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، RAG، GraphRAG، التعلم العميق، أنظمة التوصية
الأطر: FastAPI، LangChain، LlamaIndex، PyTorch، TensorFlow، Scikit-learn، PySpark
MLOps: MLflow، Docker، Model Serving، CI/CD
Cloud: Azure، Databricks
قواعد البيانات: Vector DBs، Azure SQL، Cosmos DB، Delta Lake
🔹 الشهادات
✔ مهندس ذكاء اصطناعي توليدي معتمد من Databricks
✔ محترف تعلم الآلة المعتمد من Databricks
✔ مساعد تعلم الآلة المعتمد من Databricks
🔹 بعض الأنظمة الحقيقية التي بنيتها
• نظام هجين لاسترجاع المعرفة RAG يجمع بين البحث المتجه والرسوم البيانية المعرفية
• أتمتة المستندات المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لاستخراج 1400+ سمة من الوثائق المصرفية
• منصة أتمتة دورة حياة المستندات من GenAI مع تصنيف ذكي واستخراج البيانات الوصفية
• نظام تحديث الشيفرة القديم الذي يحول قواعد الشيفرة المؤسسية إلى PySpark باستخدام نماذج اللغة الكبيرة
• محرك التوصيات يستخدم التعلم غير المراقب الذي تم نشره مع MLflow
أركز على تقديم أنظمة ذكاء اصطناعي عاملة — وليس مجرد تجارب.
إذا كنت تبحث عن بناء منتجات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، أو خطوط أتمتة، أو تطبيقات ذكية، فسأكون سعيدا بمساعدتك في تحويل فكرتك إلى حل جاهز للإنتاج.
لننشئ شيئا ذا تأثير.
أوقات العمل
- الإثنين:08h00 إلى 18h00
- الثلاثاء:08h00 إلى 18h00
- الأربعاء:08h00 إلى 18h00
- الخميس:08h00 إلى 18h00
- الجمعة:08h00 إلى 18h00
- السبت:غير موجود
- الأحَد:غير موجود
- 🇬🇧 الإنجليزية
- 🇮🇳 الهندية
يرجى الدخول كزبون لإعطاء رأيكم



