mahsa haderbashlou

هندسة الذكاء الاصطناعي

الفئة : الذكاء الإصطناعي

مهندس ذكاء اصطناعي ومهندس سير عمل ذكاء اصطناعي مع خبرة 3 سنوات في تصميم وتطوير ونشر حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي، إلى جانب 5 سنوات من الخبرة المهنية في تطوير بايثون. متخصص في بناء أنظمة أتمتة ذكية، ووكلاء ذكاء اصطناعي، ومنصات تنسيق سير العمل، وحلول التحليلات التنبؤية، وأنظمة الذكاء الاصطناعي للإنسان في الحلقة (HITL). لديه خبرة في دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وخطوط أنابيب التعلم الآلي، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وخدمات السحابة، وقواعد البيانات، وأطر أتمتة الأعمال لتحسين الكفاءة التشغيلية واتخاذ القرار.
• تصميم وتطوير تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وأنظمة أتمتة ذكية.
• بناء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة وبنى متعددة الوكلاء.
• مهندس سير عمل تشغيلي للبشر في الحلقة (الإنسان + الذكاء الاصطناعي).
• إنشاء خطوط تنسيق سير عمل بالذكاء الاصطناعي لعمليات الأعمال.
• تطوير أنظمة توليد السحب المعزز (RAG) للمعرفة المؤسسية

إظهار رقم الهاتف + البريد الإلكتروني

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

الشهادات

أساسيات بايثون للعبة MLOps — كورسيرا 27/05/2026
أساسيات اختبار بايثون. من نظرة عامة موجزة على المكتبة القياسية إلى استخدام نهج أكثر حداثة مع Pytest، اعمل مع البيانات باستخدام Pandas وNumPy، وإنشاء واستخدام واجهات برمجة التطبيقات باستخدام بايثون باستخدام HTTP وأدوات سطر الأوامر، وواجهات برمجة تطبيقات HTTP لعرض نماذج التعلم الآلي.
الاستفادة من أولاما – إنشاء نماذج لغوية محلية باستخدام بايثون 04/12/2025
أوامر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة ب Ollama وواجهة برمجة التطبيقات REST لسحب النماذج، تقدم لك واجهات مستخدم مختلفة للتفاعل مع نماذج Ollama، بما في ذلك نظرة مفصلة على تطبيق Msty، مكتبة Ollama Python لبناء تطبيق LLM محلي، الغوص عميقا في مخازن المتجهات والتضمينات لتحسين تطبيقات LLM، استدعاء الوظائف داخل Ollama، إنشاء نظام RAG النهائي المدعوم بالصوت.
خوارزميات التعلم المتقدم — DeepLearning.AI & جامعة ستانفورد (كورسيرا) — 27 نوفمبر 2025 27/11/2025
الشبكات العصبية وكيفية استخدامها لمهام التصنيف من الصفر، تدريب نموذجك على TensorFlow، بالإضافة إلى وظائف التفعيل المهمة الأخرى (بجانب دالة السيجمويد)، التصنيف متعدد الفئات، الفرق بين التصنيف متعدد الفئات والتصنيف متعدد التسميات، محسن آدم، دورة حياة التعلم الآلي، ضبط النموذج، وتحسين بيانات التدريب الخاصة بك. شجرة القرار، بما في ذلك الغابات العشوائية والأشجار المعززة (XGBoost)