Laya Das

متخصص في الذكاء الاصطناعي حاصل على الدكتوراه، وقائد تقني يتمتع بخبرة تزيد على 10 سنوات في بناء أنظمة تعلم آلي وتعلم عميق وذكاء اصطناعي قائم على الوكلاء، عالية الأداء، وإيصالها من مرحلة البحث إلى الإنتاج.

أتخصص في تصميم معماريات قوية لنماذج اللغة الكبيرة متعددة الوكلاء، وخطوط معالجة RAG قابلة للتوسع، وحلول ذكاء اصطناعي صناعية موثوقة تتعامل مع التزامن العالي وزمن استجابة منخفض.

مجالات التركيز والخبرة التقنية الأساسية
* الذكاء الاصطناعي المؤسسي والأنظمة القائمة على الوكلاء: تنسيق الوكلاء المتعددين، وسير عمل نماذج اللغة الكبيرة، وRAG، وتقييم الهلوسة والموثوقية، والضوابط الوقائية، والأنظمة الخلفية غير المتزامنة عالية التزامن.
* الذكاء الاصطناعي الصناعي والتطبيقي: الرؤية الحاسوبية، والتعلم العميق، والشبكات العصبية البيانية (GNN)، وتقييم عدم اليقين، ومراقبة الأصول القابلة للتفسير.
* مجموعة الأدوات الهندسية: Python وPyTorch وPyTorch Geometric وLangGraph وLangChain وFastAPI وRedis وDocker وGCP.

الخبرة العملية والأثر على العملاء
* منصة إنتاج متعددة الوكلاء: توليت المسؤولية التقنية المنفردة بصفتي قائد الذكاء الاصطناعي لمشروع ناشئ في مجال الذكاء الاصطناعي يعمل بسرية، وأطلقت نواة خلفية غير متزامنة متعددة الوكلاء إلى مرحلة بيتا مغلقة خلال أقل من 6 أشهر، مع تقليص وقت التجارب بنسبة 60% عبر خطوط تقييم مخصصة [cite: 2, 3].
* الذكاء الاصطناعي لشبكات الطاقة والبنية التحتية: طورت أنظمة فحص تشغيلية بالذكاء الاصطناعي لصالح Swissgrid حققت مساحة عالية تحت منحنى ROC باستخدام عدد قليل من العينات الموسومة، إلى جانب مشاريع بحثية تطبيقية لصالح AspenTech وKistler Instruments وTetra Pak [cite: 3].
* الرصانة الأكاديمية والبحثية: مؤلف لأكثر من 20 منشورًا محكمًا، مع أكثر من 1200 استشهاد ومؤشر h يبلغ 17 في التعلم الآلي والرؤية الحاسوبية والتعلم البياني (باحث ما بعد الدكتوراه في ETH Zurich وColumbia University؛ ودكتوراه من IIT Gandhinagar) [cite: 2, 3, 4].

سواء كنت بحاجة إلى تصميم أنظمة متقدمة قائمة على الوكلاء وجاهزة للإنتاج، أو إعداد أطر تقييم معيارية، أو الاستفادة من قيادة تقنية رفيعة المستوى لتطوير خارطة طريقك في الذكاء الاصطناعي، يسعدني التواصل لمناقشة مشروعك.