Kareem M.

مهندس ذكاء اصطناعي وتعلّم آلي حاصل على درجة الماجستير في الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة، ودرجة البكالوريوس في الروبوتات والذكاء الاصطناعي.

أعمل في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP) والذكاء التوليدي (GenAI)، بما في ذلك نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وأنظمة الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG)، وروبوتات المحادثة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، ونماذج الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، ونماذج التعلم الآلي التقليدية (Classical Machine Learning Models)، بدءًا من معالجة البيانات وهندسة الميزات وحتى التدريب والنشر.

أقوم بتخصيص النماذج (Fine-tuning) لمهام مثل:

* تصنيف النصوص (Text Classification)

* التعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition)

* اكتشاف الأجسام (Object Detection)

* تصنيف الصور (Image Classification)

* تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

* الانحدار والتنبؤ (Regression & Forecasting)

* التصنيف والتجميع (Classification & Clustering)

فزت بمسابقة نظمتها Huawei بالتعاون مع JMC وCisco لتطوير نموذج يعتمد على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتحليل الأسباب الجذرية (Root Cause Analysis) لمشكلات الشبكات.

التقنيات:

Python، PyTorch، Transformers، Hugging Face، LangChain، LangGraph، spaCy، NLTK، OpenCV، YOLO، scikit-learn، XGBoost، LightGBM، Pandas، NumPy، PySpark، FastAPI، Docker، Power BI، n8n، REST APIs، وWebhooks.

قواعد البيانات والنشر:

PostgreSQL، Redis، Pinecone، Weaviate، AWS، GCP، Azure، وخوادم VPS.

كما أبني سير عمل ذكية باستخدام n8n لأتمتة العمليات المتكررة وربط واجهات البرمجة (APIs)، وقواعد البيانات، وأدوات SaaS المختلفة.