نظرة عامة على المشروع:
تطبيق متكامل للهواتف الذكية (Mobile App) مصمم ليعمل كمساعد شخصي للتطوير المهني. يعتمد التطبيق على تقنيات معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) المرتبطة بواجهة خلفية سريعة ومستقلة لضمان أعلى أداء في أتمتة استخراج بيانات السير الذاتية، ومطابقة المرشحين مع الوظائف المناسبة بذكاء.
أبرز المميزات الفنية وخصائص النظام:
بنية هندسية متطورة لواجهات برمجة التطبيقات (FastAPI Backend): تصميم وتطوير واجهات برمجة تطبيقات (RESTful APIs) عالية الأداء باستخدام إطار عمل FastAPI (Python) لربط تطبيق الجوال بمحركات الذكاء الاصطناعي وعمليات معالجة البيانات المعقدة بسرعة فائقة واستجابة لحظية.
استخراج البيانات ومطابقة الوظائف (Resume Extraction & Job Matching): هندسة مسار برمجي (Pipeline) لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP) لقراءة وتحليل بيانات السيرة الذاتية (PDF)، واستخراج المهارات بدقة، ثم توليد نسبة توافق مئوية (Skill Coverage) لربط المرشحين بالفرص المتاحة.
تحليل الفجوات المهارية ورسم المسار التعليمي (Learning Path): دمج النماذج اللغوية الكبيرة لمقارنة مهارات المستخدم الفعلية مع متطلبات سوق العمل، وتوليد مسارات تطوير مخصصة تحدد المهارات الناقصة وتدعمها باقتراحات تدريبية مخصصة.
التحضير للمقابلات والتكامل السحابي (Interview Q&A & Firebase): تطوير وحدة ذكاء اصطناعي تصيغ أسئلة تقنية وسلوكية للمقابلات، ودمج كل هذه الميزات في تطبيق مبني بإطار عمل Flutter، مع الاعتماد على خدمات Firebase لإدارة المستخدمين وقواعد البيانات.
التقنيات والأدوات المستخدمة:
تطوير واجهات الهاتف المحمول: Flutter (Dart)
الواجهات الخلفية ومسارات الذكاء الاصطناعي (Backend & AI): Python, FastAPI, Large Language Models (LLMs), Natural Language Processing (NLP)
البنية التحتية السحابية وقواعد البيانات: Firebase