أحمد أ.

أهلاً بك،

أنا مهندس ذكاء اصطناعي ومطور Backend، حاصل على الماجستير في البيانات الضخمة. يتلخص دوري في دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع هندسة ال Backend؛ حيث أقوم بتحويل نماذج ال LLMs من مجرد أكواد تجريبية إلى أنظمة برمجية متكاملة ومستقرة (Production-ready).

ينصب تركيزي حالياً على أنظمة RAG، ووكلاء الذكاء الاصطناعي (Multi-agent systems)، والأتمتة. وبدلاً من كتابة سكريبتات منفصلة، أقوم بهندسة وبناء واجهات REST APIs، وقواعد البيانات المتجهية (Vector Databases)، والبنية التحتية لل

Backend اللازمة لتشغيل ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي بأمان، وكفاءة، وقابلية عالية للتوسع في بيئات الإنتاج.

ما أقوم ببنائه:

- أنظمة RAG جاهزة للإنتاج: بناء Pipelines لاسترجاع المستندات والإجابة على الاستفسارات، وربطها ب Vector Databases.

- خلفيات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع (Scalable AI Backends): تطوير RESTful APIs سريعة وعالية الأداء (FastAPI) لربط نماذج الذكاء الاصطناعي بتطبيقات ال Front-end بسلاسة.

- وكلاء ذكاء اصطناعي (Multi-Agent Workflows): أتمتة مسارات العمل عبر بناء AI Agents قادرة على التفاعل آلياً مع الأدوات وقواعد البيانات الخارجية.

- خطوط بيانات مؤتمتة (Automated Data Pipelines): أنظمة موثوقة لاستخراج البيانات من الويب (Web Scraping) وبنى ETL مخصصة لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

التقنيات وأدوات العمل:

- أطر عمل الذكاء الاصطناعي (LLM Frameworks): LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Pydantic AI

- مزودو نماذج الذكاء الاصطناعي (AI Providers): Google Gemini, Mistral, Cohere

- قواعد البيانات المتجهية والبحث (Vector Databases & Search): Pinecone, Qdrant, pgvector, Elasticsearch

- تطوير البنية الخلفية (Backend Development): Python, FastAPI, Supabase, Celery, RabbitMQ, Redis, PostgreSQL, MongoDB, SQLAlchemy ORM, Alembic, Pydantic

- معالجة البيانات (Data Processing): Apache Airflow, Apache Spark, Pandas, NumPy

- إدارة ومراقبة النماذج (MLOps & Observability): MLflow, LangSmith

- تعلم الآلة والتعلم العميق (Machine & Deep Learning): Scikit-learn, PyTorch, OpenCV, Traditional NLP (spaCy, NLTK), Statistical Modeling, Feature Engineering, Model Evaluation & Optimization

- جمع واستخراج البيانات (Web Scraping): BeautifulSoup, Selenium, Playwright, Requests, API Data Extraction, Custom ETL Pipelines

- الأتمتة (Workflow Automation): n8n, Custom Python Automation Scripts

- الحوسبة السحابية والبنية التحتية (Cloud & Infrastructure): Docker, AWS (Lambda, S3, Bedrock, ECS), Railway, Netlify

أحرص دائماً على تسليم كود برمجي نظيف (Clean Code) مدعوم بتوثيق شامل (API Documentation)، مع الالتزام التام بمواعيد التسليم.

إذا كنت تبحث عن مهندس يبني لك نظاماً تقنياً مستقراً وموثوقاً، يسعدني التواصل معك لمناقشة تفاصيل مشروعك والبدء في تنفيذه.