أو
Eyasu Saketa

Eyasu Saketa

مهندس ذكاء اصطناعي وتعلم الآلة أول
📍 أديس أبابا, إثيوبيا · (0) · عضو منذ أبريل 2026
التوفر
🏠 يعمل عن بُعد / من منزله نعم لا
🧰 يتنقل إلى موقع العميل نعم لا

تقديم

أنا مهندس أول في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حاصل على دكتوراه في الذكاء الاصطناعي، ومتخصص في سد الفجوة بين الأبحاث المتقدمة وأنظمة الإنتاج.

الخبرة الأساسية:

RAG المؤسسي والذكاء الاصطناعي العامل: تصميم خطوط أنابيب استرجاع متعددة المراحل مع تصحيح ذاتي ذاتي.

تحسين الأجهزة: خبير في تحسين نماذج التعلم العميق (PyTorch/MLX) لسيليكون آبل (سلسلة M) باستخدام Metal Performance Shaders ومعماريات الذاكرة الموحدة.

الرؤية الحاسوبية الطبية: خبرة واسعة في التعلم الذاتي للإشراف الذاتي لعلم الأمراض النسيجي والفحص الخلوي الآلي.

محركات التوليد (Generative Engines): مطور "مشروع إيثر"، محرك ألعاب من اللغة الطبيعية إلى ثنائية الأبعاد يستخدم DSLs مخصصة.

أقدم حلول ذكاء اصطناعي عالية الأداء وفعالة من حيث التكلفة للشركات الناشئة والمؤسسات التي تبحث عن ذكاء قوي وقابل للتوسع وواع للأجهزة.
📋

المسار

مهندس ذكاء اصطناعي وتعلم الآلة أول
Fleerance · 20/05/2022 – يومنا هذا
قام بتصميم ونشر محركات RAG للمؤسسات من مستوى الإنتاج، باستخدام خطوط أنابيب استرجاع متعددة المراحل والتصحيح الذاتي الوكيل لضمان دقة 99٪ في استرجاع المعلومات.

تم تحسين تدريب التعلم العميق والاستدلال لأجهزة Apple Silicon (M2 Pro/M3)، باستخدام بنى Metal Performance Shaders (MPS) وUnified Memory لتقليل زمن الاستجابة بنسبة 12٪.

تم هندسة بروتوكولات إدارة وأمان سرية قائمة على البيئة لقواعد الشيفرة على نطاق المؤسسة، وحل الثغرات الحرجة في المستودعات التعاونية.

المطور الرئيسي ل "مشروع إيثر": أنشأ محرك ألعاب توليدي يحول اللغة الطبيعية إلى ألعاب ثنائية الأبعاد وظيفية عبر لغة JSON مخصصة للمجال (DSL).
الذكاء الاصطناعي
ASTU · 2024 – 2027
تقليل التكاليف: لا أدير فقط النماذج؛ أنا أقوم بتصميمها لتكون فعالة حسابيا، مما يقلل من عبء السحابة والأجهزة.
الموثوقية العالية: خلفيتي البحثية تتيح لي تنفيذ التحقق الدقيق و"فحوصات" الوكلاء لضمان أن مخرجات الذكاء الاصطناعي آمنة للإنتاج.
الأدوات المخصصة: الخبرة في بناء لغات مخصصة للمجالات (DSLs) تتيح للمستخدمين غير التقنيين التفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة.
ماجستير هندسة الحاسوب
جامعة جيما · 2022 – 2024
تسريع الأجهزة: فهم عميق لأنماط تصميم FPGA/ASIC لاستنتاج الشبكات العصبية.
البنى المتوازية: إتقان SIMD (تعليمة واحدة، بيانات متعددة) ومزامنة متعددة النوى لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي عالية الإنتاجية.
الذكاء الاصطناعي الحافة والذكاء المدمج: خبرة في ضغط النماذج (الكم والتقليم) لتركيب البنى المعقدة على الأنظمة المدمجة ذات الموارد المحدودة.
الحوسبة غير المتجانسة: خبرة في تقسيم أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بين وحدة المعالجة المركزية، ووحدة معالجة الرسوميات، ووحدة معالجة الأعصاب المتخصصة لتحسين الطاقة المنخفضة والكمون المنخفض.
هندسة الحاسوب
جامعة جيما · 2017 – 2022
الأجهزة: تصميم VLSI، الأنظمة المدمجة، وبرمجة FPGA.
الأنظمة: أنظمة التشغيل في الوقت الحقيقي (RTOS) وتصميم بروتوكول الشبكة.
الرياضيات: البنى المتقطعة، الجبر الخطي، والتفاضل والتكامل (الأساس لتعلم الآلة).
البرمجيات: هياكل البيانات والخوارزميات، المترجمات، وC++/Assembly المتقدمة.
🕐

أوقات العمل

الإثنين
من08h00إلى18h00
الثلاثاء
من08h00إلى18h00
الأربعاء ▪ يومنا هذا
من08h00إلى18h00
الخميس
من08h00إلى18h00
الجمعة
من08h00إلى18h00
السبت
مغلق
الأحَد
مغلق

التقييمات

لا توجد تقييمات

⚠️
يرجى كزبون لإعطاء رأيكم
💬
لا توجد تقييمات في الوقت الحالي.
كونوا أول من يشارك تجربته مع هذا المحترف.