أنا مهندس ذكاء اصطناعي/تعلم آلية، ذكاء اصطناعي مولد، سحابة وحلول ولدي 17+ سنة من الخبرة في تكنولوجيا المعلومات في هندسة المؤسسات، ومنصات السحابة، وDevOps، وKubernetes، والأتمتة، والحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي. أساعد الشركات في تحويل أفكار الأعمال والمتطلبات التقنية المعقدة إلى حلول قابلة للتوسع وآمنة وجاهزة للإنتاج.

تركيزي الأخير هو على الذكاء الاصطناعي التوليدي، وRAG المؤسسي، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، ومنصات الوكلاء المتعددين. لدي خبرة في تصميم حلول الذكاء الاصطناعي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة، وLangChain، وLangGraph، وMCP، والتكامل بين الوكيل، وAWS Bedrock، وFastAPI، وOpenSearch، وQdrant، وPostgreSQL، وRedis وKubernetes. أعمل على دورة حياة حلول الذكاء الاصطناعي الكاملة، بما في ذلك تحليل المتطلبات، تصميم البنية، تطوير النماذج المرجعية، تنسيق الذكاء الاصطناعي، استراتيجيات RAG والاسترجاع، ذاكرة الذكاء الاصطناعي، الحواجز، تقييم الدقة، نشر السحابة، الأمان، الملاحظة والاستعداد للإنتاج.

كان أحد مشاريعي الرئيسية تصميم منصة دعم ذكاء اصطناعي متعددة الوكلاء للمؤسسات. سمح الحل للمستخدمين بالتفاعل مع مساعد ذكاء اصطناعي عبر Microsoft Teams، واسترجاع المعلومات التقنية، وأتمتة سير عمل دعم Jira. عملت على بنية الحلول العامة، وتنسيق الوكلاء المعتمدين على LangGraph، وتكاملات MCP، وبنية الذكاء الاصطناعي للذاكرة، واستراتيجية RAG، وتكامل AWS Bedrock، وخدمات FastAPI، والرسائل المعتمدة على RabbitMQ، وRedis، وPostgreSQL، وOpenSearch ونشر Kubernetes. ركزت أيضا على دقة الذكاء الاصطناعي، والتقييم، والمراقبة، وقابلية التوسع، وهندسة الإنتاج.

كما صممت منصة RAG للمؤسسات ومساعدة المعرفة باستخدام البحث المتجه والهجين. تم تصميم الحل لاسترجاع مستندات المؤسسات بناء على أذونات وصول المستخدم وتوليد إجابات واعية للسياق باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). تضمنت البنية FastAPI وQdrant وOpenSearch للاسترجاع، وPostgreSQL لتخزين التطبيقات والبيانات الوصفية، وRedis للتخزين المؤقت وسياق المحادثة، وKubernetes للنشر القابل للتوسع. كانت الأمان، والتحكم في الهلوسة، والملاحظة، وقابلية التوسع المؤسسية أجزاء مهمة من البنية.

مشروع آخر عملت عليه كان وكيل هندسة الذكاء الاصطناعي، وهو منصة متعددة الوكلاء مصممة لتحويل متطلبات الأعمال إلى توصيات معمارية مؤسسية. يستخدم الحل وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين لتحليل المتطلبات، والبحث، وهندسة الحلول، والسحابة، والأمان، وعمليات الديفاتور، والتكلفة، والامتثال، وبنية البيانات، والتحقق من صحة البنية. يقوم منسق الذكاء الاصطناعي المركزي بتنسيق هذه العوامل وإنتاج توصيات البنية، ومعلومات المخاطر، ومدخلات ADR، والوثائق التقنية.

إلى جانب هندسة الذكاء الاصطناعي، لدي خبرة قوية في السحابة، وعمليات التطوير الاستثماري، وهندسة المنصات. عملت مع AWS وAzure وGoogle Cloud، وDocker، وKubernetes، وEKS، AKS، GKE، Helm، Argo CD، Terraform، Ansible، Jenkins، GitHub Actions وGitLab CI. لقد صممت منصات CI/CD، وحلول البنية التحتية ككود، ومنصات Kubernetes، وهياكل الترحيل السحابي، وخطوط DevSecOps، وحلول الملاحظة المؤسسية.

تشمل خبرتي الأمنية دمج SAST وDAST ومسح الحاويات وأمان الاعتماديات في سير عمل CI/CD باستخدام أدوات مثل SonarQube وTrivy وCoverity وBlack Duck وPrisma Cloud. بالنسبة للرصد ومراقبة الإنتاج، لدي خبرة مع بروميثيوس، غرافانا، داتادوغ، دايناتريس وELK.

لا أركز فقط على بناء عرض سريع للذكاء الاصطناعي. نهجي هو فهم المشكلة الفعلية للأعمال، وتحديد المتطلبات الوظيفية وغير الوظيفية، وتصميم البنية المعمارية المناسبة، واختيار التقنيات المناسبة وبناء حل يجمع بين الأمان، وقابلية التوسع، والتكلفة، والمراقبة، ودقة الذكاء الاصطناعي، والحواجز الواقية، وقابلية الصيانة طويلة الأمد.

يمكنني مساعدة العملاء في بنية الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المولد، حلول RAG المؤسسية، وكلاء الذكاء الاصطناعي وأنظمة الوكلاء المتعددين، روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي، مساعدي المعرفة المؤسسية، تكاملات MCP، أتمتة سير عمل الذكاء الاصطناعي، حلول AWS Bedrock، بنية منصات الذكاء الاصطناعي، MLOps، بنية السحابة، منصات Kubernetes، أتمتة DevOps، DevSecOps وبنية حلول المؤسسات.

إذا كان لديك فكرة ذكاء اصطناعي، أو شخصية أصلية موجودة تحتاج لأن تصبح جاهزة للإنتاج، أو متطلب معقد لمنصة سحابة وديف أوبس، يمكنني المساعدة في تصميم الهيكل، وبناء الحل، وإنشاء مسار واضح من الفكرة إلى الإنتاج.