Dzmitri Huliuk
فروتسواف, بولندا
Dzmitri Huliuk
مهندس أول في الستاك الكامل ومهندس الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
الفئة : مساعدة معلوماتية
أنا مهندس برمجيات أول ولدي أكثر من 9 سنوات من الخبرة في تطوير الحزمة الكاملة، وأنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، والبنية التحتية السحابية — أقدم حلولا قابلة للتوسع وعلى مستوى الإنتاج للشركات الناشئة والمؤسسات.
تشمل خبرتي:
تطوير الحزمة الكاملة: React، Next.js، TypeScript، Python (FastAPI، Django)، Node.js، وPostgreSQL.
تكامل الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة: بناء أنظمة RAG باستخدام LangChain وOpenAI وClaude؛ ضبط نماذج اللغة الكبيرة بدقة باستخدام LoRA؛ تصميم خطوط التقييم.
السحابة وعمليات الدف: AWS (EC2، EKS، S3، Lambda)، Docker، Kubernetes، Terraform، وخطوط أنابيب CI/CD.
الملكية من البداية إلى النهاية: من البنية والتطوير إلى النشر، والمراقبة، والتكرار.
أساعد العملاء على تحويل الأفكار المعقدة إلى منتجات موثوقة وقابلة للتوسع — سواء كانت منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، أو تطبيق ويب متكامل، أو بنية تحتية سحابية أصلية. أحمل عقلية منتج، وعمقا تقنيا، والتزاما بكود نظيف وقابل للصيانة يدفع نتائج الأعمال.
تشمل خبرتي:
تطوير الحزمة الكاملة: React، Next.js، TypeScript، Python (FastAPI، Django)، Node.js، وPostgreSQL.
تكامل الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة: بناء أنظمة RAG باستخدام LangChain وOpenAI وClaude؛ ضبط نماذج اللغة الكبيرة بدقة باستخدام LoRA؛ تصميم خطوط التقييم.
السحابة وعمليات الدف: AWS (EC2، EKS، S3، Lambda)، Docker، Kubernetes، Terraform، وخطوط أنابيب CI/CD.
الملكية من البداية إلى النهاية: من البنية والتطوير إلى النشر، والمراقبة، والتكرار.
أساعد العملاء على تحويل الأفكار المعقدة إلى منتجات موثوقة وقابلة للتوسع — سواء كانت منصة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، أو تطبيق ويب متكامل، أو بنية تحتية سحابية أصلية. أحمل عقلية منتج، وعمقا تقنيا، والتزاما بكود نظيف وقابل للصيانة يدفع نتائج الأعمال.
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
قام ببناء وصيانة أنظمة RAG الإنتاجية باستخدام واجهات برمجة التطبيقات LangChain وOpenAI وClaude. صمم خطوط استرجاع متعددة الخطوات مع قواعد بيانات متجهة (ChromaDB، pgvector)، ونفذ استدعاء الأدوات وعتبات الصلة، وضبط نماذج اللغة الكبيرة بدقة مع تحسين LoRA الدقة من 78٪ إلى 92٪. نشرت خدمات الحاويات على AWS باستخدام Docker وKubernetes، وأعدت المراقبة مع Grafana وPrometheus. بنيت لوحات تحكم React/Next.js وخلفيات FastAPI للفرق الداخلية.
حافظت على خطوط إنتاج الاستدلال لنماذج التقسيم الطبي. تم بناء خدمات FastAPI متوافقة مع HIPAA لتصنيف المستندات السريرية باستخدام Hugging Face Transfigureers. نفذت معالجة الوظائف الخلفية القائمة على الطوابير، وصممت لوحات تحكم لمراقبة أداء النماذج، وعملت مع PyTorch وONNX لتحسين النماذج.
تم بناء نماذج رؤية حاسوبية لمراقبة المحتوى واكتشاف المشاهد باستخدام OpenCV وYOLO. نشرت خدمات ميكرو محوية على Kubernetes، وأعدت المراقبة باستخدام Grafana وELK Stack، وبنيت خطوط معالجة الفيديو باستخدام FFmpeg وGStreamer.
برنامج علوم الحاسب يغطي هندسة البرمجيات، والخوارزميات، وهياكل البيانات، وأنظمة قواعد البيانات، ولغات البرمجة. تخرجت بدرجة بكالوريوس في العلوم.
- 🇬🇧 الإنجليزية
- 🇵🇱 البولندية
يرجى الدخول كزبون لإعطاء رأيكم


