Karamjit Karamjit

مهندس ذكاء اصطناعي أول | الذكاء الاصطناعي الوكئي، ونماذج التعلم العميق والإنتاج
مع 4 سنوات من الخبرة كباحث بيانات في المعهد الثاني، أجسر الفجوة بين الأبحاث المتقدمة وأنظمة الإنتاج القابلة للتوسع. أنا متخصص في نقل الأعمال من الأتمتة الأساسية إلى مجال أنظمة الوكلاء المستقلة ونماذج التعلم العميق المصممة خصيصا.

ما أقدمه:
1. الذكاء الاصطناعي الوكيلي والتنسيق: تصميم سير عمل متقدم متعدد الوكلاء باستخدام LangGraph وPydantic. أنا متخصص في تحويل المنطق المعقد إلى هياكل قابلة للتنفيذ، مثل محرك الأتمتة الخاص بي من الكود إلى BPMN المبني على بنية رسم بياني الاستدعاء.
2. التعلم العميق وضبط نماذج اللغة الكبيرة: خبير في دورة الحياة الكاملة للشبكات العصبية — من الهياكل المتخصصة المسبق إلى ضبط نماذج اللغة الكبيرة (PEFT/LoRA) لمهام المجالات المتخصصة. أتأكد من أن النماذج محسنة لكل من الأداء وكفاءة الاستدلال.
3. تعلم الآلة الكلاسيكي: أساس قوي في النمذجة الإحصائية وتعلم الآلة الكلاسيكي (الانحدار، النماذج القائمة على الشجرة، التجميع). أختار الأداة المناسبة للعمل، سواء كانت طراز XGBoost خفيف الوزن أو ترانسفورمر ضخم.
4. موثوقية LLM & RAG: خبرة رائدة في الصناعة في اكتشاف الهلوسة وتحسين RAG. أبني أنظمة ذكاء اصطناعي "آمنة من الفشل" تلبي معايير الأمان والدقة على مستوى المؤسسات.
5. MLOps من البداية إلى النهاية: نشر كامل على GCP وAWS، لضمان مراقبة نماذجك وإصدارها وقابليتها للتوسع.

الميزة التقنية:
أنا لا أبني فقط روبوتات دردشة؛ أبني بنية تحتية ذكية. خلفيتي في أبحاث الهلوسة تعني أن الذكاء الاصطناعي الخاص بك سيكون موثوقا، وخبرتي في التعلم العميق تضمن أن نماذجك مصممة خصيصا لبياناتك.
التقنية المدمرة: بايثون، بايتورش، تينسورفلو، لانغتشين/لانغغراف، هاغينغفيس، SQL، GCP، سكيكيت-ليرن.