Akram Ebrahim

مهندس نماذج اللغة الكبيرة / الذكاء الاصطناعي التوليدي | أنظمة الذكاء الاصطناعي الخلفية

كفاءة

Alexandria, اسكندريةعضو منذ ٧ فبراير ٢٠٢٦

الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG)QdrantpgvectorRedisCeleryDockerNginxPrometheusGrafanaTypeScriptReact 19ViteTailwind CSSpandasPyMuPDFVGG16YOLOFast ApiMongodbCi/cd Pipelines

وظّف هذا الشخص

أرسل عرض عمل مباشرة لهذا المرشح

الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG)QdrantpgvectorRedisCelery

نبذة

مهندس نماذج اللغة الكبيرة / الذكاء الاصطناعي التوليدي يمتلك خبرة عملية في بناء أنظمة الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) على مستوى الإنتاج. متمكن في تصميم خلفيات ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع باستخدام FastAPI وقواعد بيانات المتجهات والمعالجة غير المتزامنة. يمتلك خبرة في دمج مزودي نماذج اللغة الكبيرة (OpenAI وCohere وGoogle GenAI) ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي مع المراقبة والتخزين المؤقت وعمال الخلفية.

الخبرة

مهندس ذكاء اصطناعي / متخصص نشر - Notyet Studio

(2023-01)

نشر أنظمة خلفية للذكاء الاصطناعي قابلة للتوسع تخدم آلاف الطلبات يومياً مع توافر عالٍ (99.5% وقت تشغيل)
تصميم واجهات برمجية عالية الأداء باستخدام المعالجة غير المتزامنة والتخزين المؤقت وعمال الخلفية، مما قلّل زمن الاستجابة بنسبة 40%
بناء وتحسين خطوط أنابيب إنتاج لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي والاستدلال
المساهمة في موثوقية النظام من خلال المراقبة والتسجيل وضبط الأداء
تطوير نظام كشف عن الكائنات في الوقت الفعلي باستخدام YOLO لعدّ المركبات (دقة 96%)
بناء نماذج تصنيف صور قائمة على CNN باستخدام التعلم بالنقل (VGG16)
تنفيذ نظام التعرف على الوجه وكشف الإيماءات باستخدام OpenCV