Krishna Singh

مرحبا، أنا كريشنا سينغ، مهندس متخصص في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، مع تركيز على بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي على مستوى الإنتاج وأنظمة موزعة قابلة للتوسع. سواء كان ذلك بنشر نماذج اللغة الكبيرة عالية الأداء أو أتمتة سير العمل المعقد مع وكلاء الذكاء الاصطناعي، فأنا أجسر الفجوة بين أبحاث الذكاء الاصطناعي والبرمجيات الواقعية. لدي خبرة واسعة في LLMOps، حيث أقوم بتحسين النماذج باستخدام التكميم (vLLM، ONNX) لتقليل التأخير وتكاليف البنية التحتية. تمتد خبرتي إلى بناء خطوط أنابيب متقدمة لتوليد RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) وتنسيق متعدد الوكلاء (باستخدام CrewAI/LangGraph) لأتمتة المهام التي لا تستطيع البرمجيات التقليدية التعامل معها.
ما أقدمه لمشروعك:
الذكاء الاصطناعي التوليدي: خطوط أنابيب RAG مخصصة، الضبط الدقيق (LoRA/QLoRA)، ووكلاء استدعاء الأدوات.
LLMOps: نشر وتوسيع النماذج على AWS باستخدام Docker وvLLM لتحقيق أقصى كفاءة.
روبوتات الأتمتة والتداول: خبرة في بناء روبوتات تداول عالية التردد (مثل Polymarket) وأنابيب بيانات في الوقت الحقيقي.
استخراج البيانات: تحليل PDF المتقدم للوثائق المالية والتقنية (المشروع: أوفشور & روزناهوب).
الواجهة الخلفية القابلة للتوسع: بايثون على مستوى الخبير مع FastAPI وRedis وCelery لأحمال العمل عالية الإنتاجية.
لماذا وظفني؟
مدفوع بالأداء: أنا لا أجعل الأمر ينجح فقط—بل أقوم بتحسين الأمور. سبق وأن حسنت زمن استجابة الاستدلالات بنسبة 32٪ ودقة الاسترجاع بنسبة 18٪ في بيئات الإنتاج.
جاهز للإنتاج: كودي معياري وموثق جيدا وجاهز للنشر باستخدام ممارسات CI/CD الحديثة.
التسليم من البداية إلى النهاية: من أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى تكامل الواجهة الأمامية عبر WebSockets/APIs،
أنا أتولى دورة حياة المشروع بالكامل. لنحول رؤيتك للذكاء الاصطناعي إلى واقع قابل للتوسع. راسلني اليوم لمناقشة مشروعك!