تقديم
أنا متخصص في بناء حلول عملية وقابلة للتوسع باستخدام بايثون، وFastAPI، وReact، و Next.js، و Node.js، وقواعد البيانات، وDocker، وتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل نماذج اللغة الكبيرة وRAG. يمكنني المساعدة في تطبيقات الويب، وواجهات برمجة التطبيقات الخلفية، وتكاملات الذكاء الاصطناعي، والأتمتة، والتصحيح، وحلول البرمجيات المخصصة.
أنا ملتزم بكتابة كود نظيف وموثوق وتقديم حلول تلبي متطلبات العملاء. دعنا نعمل معا لتحويل أفكارك إلى منتجات وظيفية!
المسار
أداة التحقق الصحية المتصلة التي تقوم بتثبيت 35+، والاتصال، وTLS، والتكوين، والتحقق من صحة الوحدة
شيكات.
• بناء محلل سجلات مدعوم بالذكاء الاصطناعي يعالج 10,000+ سجل Cloud Agent، مما قلل وقت التحليل بنسبة 87٪
(من ساعتين إلى أقل من 16 دقيقة) وتوفير 15+ ساعة هندسية أسبوعيا من خلال تحليل السبب الجذري الذكي.
• تم حل 15+ خطأ في التطبيق من خلال التحقيق في الأسباب الجذرية، وتنفيذ الإصلاحات، والتحقق من صحة الحلول عبر المنصات
مكونات وكيل سحابة لينكس.
• أنشأ سير عمل استكشاف الأخطاء لوحدات 5+ من وكلاء سحابة لينكس (VM، الامتثال للسياسات، SWCA، FIM,
وEDR)، وأتمتة 35+ فحص تشخيصي، وتقليل جهد استكشاف الأخطاء اليدوية بنسبة 80٪، وتسريع
حل المشكلات لفرق الهندسة والدعم.
4 مجموعات بيانات جغرافية مكانية: طقس IMD، صور MODIS & Landsat، وبيانات الطائرات بدون طيار الحرارية.
• معالجة بيانات المناخ والجغرافيا المكانية لمدة 20+ سنة في محرك Google Earth لاستخلاص 5+ ميزات مكانية، بما في ذلك
درجة حرارة سطح الأرض (LST)، NVI، NDDI، كثافة الغطاء النباتي، وLULC، مما يتيح تقييم الإجهاد الحراري و
تحليل اتجاه درجة الحرارة.
• استخدم نماذج الغابات العشوائية، وSVM، وANN لتصنيف LCZ، محققا دقة تحقق تبلغ 83٪ و
التنبؤ باتجاهات درجات الحرارة المستقبلية في الحرم الجامعي حتى عام 2050.
• نماذج تم التحقق منها باستخدام اختبار ANOVA والملاحظات الحرارية بدون طيار، وأتمتة المعالجة الجغرافية المكانية لتقليل
تحليل يدوي بنسبة 40٪ أثناء توليد خرائط الحرارة، ومصفوفات الالتباس، ولوحات المعلومات، والتقارير التنفيذية.
