الذكاء الاصطناعي / المستقل في التعلم الآلي | خبرة 5+ سنوات في أنظمة الإنتاج

أنا مهندس الذكاء الاصطناعي/تعلم آلي ولدي خبرة عملية تبلغ 5+ سنوات في بناء ونشر وتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي. أركز على الحلول التي تعمل في الإنتاج، وليس على العروض التجريبية التي تتعطل بعد التسليم.

أساعد الشركات الناشئة والوكالات وفرق المنتجات في تصميم وشحن وكلاء الذكاء الاصطناعي، ونماذج التعلم الآلي، وأنظمة معالجة اللغة الطبيعية، وخطوط الرؤية الحاسوبية التي تحل فعليا مشاكل الأعمال.

ما الذي يمكنني أن أبنيه لك

الوكلاء الذكاء الاصطناعي والأتمتة

وكلاء الذكاء الاصطناعي المعتمدون على المهام (تحليل البيانات، دعم القرار، أتمتة سير العمل)

وكلاء مدعومين بنماذج اللغة الكبيرة يستخدمون OpenAI وGemini وLLaMA وGroq

وكلاء استخدام الأدوات (استدعاءات API، الوصول إلى قاعدة البيانات، إجراءات الويب)

أنظمة متعددة الوكلاء مع التنسيق (LangGraph / منطق مخصص)

التعلم الآلي

خطوط أنابيب تعلم الآلة: من البداية إلى النهاية (تدريب → البيانات → التقييم → النشر)

النماذج الخاضعة للإشراف وغير الإشراف عليها

هندسة الميزات، تحسين النماذج، وضبط الأداء

مراقبة النماذج والتعامل مع الانجراف

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تصنيف النصوص، تلخيصها، تحليل المشاعر والنغمة

روبوتات الدردشة والمساعدين الذكاء الاصطناعي

فهم المستندات (ملفات PDF، البريد الإلكتروني، العقود، النماذج)

أنظمة معالجة اللغة الطبيعية متعددة اللغات

RAG (توليد الاسترجاع المعزز) مع قواعد بيانات متجهة

رؤية الحاسوب

اكتشاف وتتبع الأجسام (YOLO، شبكات CNN مخصصة)

أنظمة OCR (PaddleOCR، Tesseract، خطوط أنابيب مخصصة)

التعرف على الوجه، واكتشاف الرأس/الشخص

تصنيف واستخراج صور المستندات

أنظمة الرؤية في الوقت الحقيقي

الواجهة الخلفية والنشر

تطوير واجهات برمجة التطبيقات (FastAPI، Flask)

نشر النماذج على السحابة (GCP، AWS، Docker)

تكامل قواعد البيانات (MongoDB، PostgreSQL، قواعد بيانات متجهة)

معمارية قابلة للتوسع وجاهزة للإنتاج

مجموعة المهارات والتقنية

اللغات: بايثون، SQL، جافاسكريبت

الأطر: PyTorch، TensorFlow، Scikit-learn

نماذج اللغة الكبيرة والوكلاء: لانغتشين، لانغغراف، أوبن آي آي، جيميني، إل إم إي إم، جروك

CV & NLP: YOLOv8، PaddleOCR، Transformers، spaCy

قواعد البيانات: MongoDB، PostgreSQL، FAISS، Pinecone

النشر: Docker، واجهات برمجة التطبيقات REST، وظائف السحابة

الأدوات: Streamlit، Git، CI/CD

أمثلة على المشاريع

روبوت الرد عبر البريد الإلكتروني الذكاء الاصطناعي
نظام قائم على معالجة اللغة الطبيعية يحلل النبرة والنوايا والسياق لتوليد ردود إلكترونية احترافية تلقائيا مع عناصر قابلة للتعديل.

نظام اتخاذ القرار متعدد الوكلاء
وكلاء الذكاء الاصطناعي المصممون الذين يتعاونون لتحليل البيانات، وتخطيط الإجراءات، وتنفيذ الأدوات بشكل مستقل.

تصنيف الوثائق ومنصة التعرف الضوئي على الحروف (OCR)
بنيت نظام تعلم آلي لتحديد واستخراج البيانات من الهويات، وجوازات السفر، والوثائق البنكية، والنماذج.

نظام كشف الرؤية في الوقت الحقيقي
دمج الكشف عن الأشخاص المعتمد على YOLO مع كشف الرأس للتحليلات ومراقبة السلامة.

منصة التعلم الذكاء الاصطناعي المدعومة بالذكاء الاصطناعي
طورت وحدات تعلم تكيفية تحتوي على اختبارات قصيرة، وألغاز، ومدرس الذكاء الاصطناعي للتعليم الشخصي.

كيف أعمل

متطلبات واضحة، لا وعود غامضة

ركز على الدقة والسرعة وسهولة الصيانة

كود نظيف، وواجهات برمجة تطبيقات موثقة

جداول زمنية صادقة ونطاق واقعي

الدعم بعد الولادة إذا لزم الأمر

إذا كنت تبحث عن شخص يفهم نظرية الذكاء الاصطناعي وقيود الإنتاج، فأنا مناسب تماما.
دعونا نناقش ما تريد بناؤه وما إذا كان من المنطقي فعلا بناؤه باستخدام الذكاء الاصطناعي.