Nehal H.

دائمًا أول سؤال بسأله قبل ما أبدأ أي مشروع هو: إيه المشكلة اللي بنحاول نحلها فعلًا؟

لأني مؤمنة إن نجاح أي مشروع مش بيبدأ باختيار أحدث موديل أو أحدث تقنية، لكنه بيبدأ بفهم المشكلة واختيار الحل المناسب لها.

أنا نهال، Machine Learning Engineer وطالبة ماجستير في AI & Data Science بجامعة Queen's University في كندا. خلال رحلتي اشتغلت على مشاريع في Machine Learning، وDeep Learning، وLarge Language Models (LLMs)، وReinforcement Learning، وData Analysis، وكان هدفي في كل مشروع هو بناء حلول عملية يمكن الاعتماد عليها، وليس مجرد الوصول إلى أرقام جيدة.

من أبرز المشاريع التي عملت عليها:

- تطوير مساعد ذكي متخصص بعد Fine-Tuning لنموذج Llama 3.2 على أكثر من 23.9 مليون مراجعة باستخدام AWS وPySpark.

- المشاركة في بحث علمي مقبول للعرض في مؤتمر IEEE حول التنبؤ بالطاقة المستهلكة في شحن السيارات الكهربائية، وتحقيق R² = 0.851 باستخدام Random Forest.

- تطوير نموذج Reinforcement Learning لتحسين توزيع موارد المستشفيات، وحقق تحسنًا وصل إلى 52.8٪ مقارنة بالحل الأساسي.

- بناء نموذج UNet لتحليل الصور الطبية بدقة Dice Score = 0.92 مع التحقق من النتائج من خلال دراسات Ablation.

اشتغلت ب: Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn, AWS, PySpark, Docker، وأدوات LLM fine-tuning زي QLoRA وHuggingFace.

كمان بقدّم خدمات كتابة تقنية ومراجعة مستندات (سير ذاتية، عروض تقديمية) بنفس مستوى الدقة والتنظيم.

Free Consultation ✨

قبل ما نبدأ في أي مشروع، بنعمل استشارة مجانية نحدد فيها المشكلة الحقيقية، ونقارن أكتر من حل ممكن قبل ما نقرر نشتغل على إيه بالظبط.