Menna E.

مهندسة برمجيات ومطورة Flutter | متخصصة في بناء تطبيقات قابلة للتوسع

أنا طالبة في علوم الحاسب ومطورة Flutter شغوفة ببناء تطبيقات موبايل عالية الأداء تركز بشكل أساسي على تجربة المستخدم. تكمن خبرتي في خلق تجارب مستخدم سلسة عبر المنصات (Cross-platform) باستخدام Flutter & Dart، مع تركيز مكثف على ال Robust Architecture وكتابة Clean Code. أتخصص في إدارة الحالة (State Management) بشكل احترافي باستخدام Bloc، Cubit، و Provider، مما يضمن بقاء التطبيقات قابلة للتوسع (Scalable)، قابلة للاختبار (Testable)، وفعالة تقنياً.

بالإضافة إلى تصميم وتنفيذ واجهات ال UI/UX، أمتلك خبرة قوية في التعامل مع قواعد البيانات المحلية وتخزين البيانات عبر Sqflite، مع أساس متين في البرمجة كائنية التوجه (OOP) وهياكل البيانات (Data Structures). خلفيتي في Python و SQL وال Machine Learning تمنحني رؤية فريدة تعتمد على مبدأ "البيانات أولاً" في تطوير التطبيقات، مما يمكنني من دمج ميزات ذكية ومنطق برمي معقد (Backend Logic) في بيئات الموبايل بفعالية كبيرة.

المهارات التقنية (Technical Skills)

تطوير الموبايل: Flutter, Dart, Bloc, Cubit, Provider, Sqflite, UI/UX Design.

الذكاء الاصطناعي والبيانات: Python, SQL, TensorFlow, Scikit-learn, Keras, Pandas.

الأدوات والتقنيات الأخرى: C#, ASPNET, Git/GitHub, Power BI, Matplotlib.

المشاريع البرمجية (Projects)

تطبيق ShopHub للتجارة الإلكترونية – Flutter & Provider

بناء متجر إلكتروني عصري يتميز بعرض ديناميكي للمنتجات باستخدام ListView.builder وتصاميم واجهة تعتمد على الكروت (Card-based UI).

تنفيذ أنماط التنقل الأساسية بما في ذلك القوائم الجانبية (Side Drawers) والتنقل بين الصفحات المتعددة.

استخدام Provider لإدارة الحالة بفعالية للتعامل مع منطق سلة التسوق وتحديثات الواجهة في الوقت الفعلي، لضمان تجربة مستخدم سريعة الاستجابة.

نظام ذكي لتصنيف أمراض النباتات – Machine Learning

تطوير نظام تصنيف متقدم باستخدام ال Transfer Learning (نماذج EfficientNetB3 و ResNet50)، وتحقيق دقة تصل إلى 97%.

تحسين النموذج ليتناسب مع تطبيقات الموبايل، مع التركيز على سرعة الاستجابة (High-speed inference).

إدارة دورة المشروع بالكامل، بدءاً من التدريب عبر TensorFlow وصولاً إلى تنفيذ استراتيجية قوية لإدارة النسخ باستخدام Git.

تحليل بيانات طلب حجز الفنادق – Data Science & Logic

إجراء تحليل استكشافي شامل للبيانات (EDA) باستخدام Pandas و Matplotlib و Seaborn لاستخراج أنماط الحجز.

تطبيق منطق تنبؤي وتقنيات تنظيف البيانات، وهي المهارات التي أوظفها حالياً لبناء تطبيقات Flutter ذكية وقوية الأداء.