من أنا

مهندس يركز على الأنظمة، وليس على الشيفرة فقط.

يقع عملي عند تقاطع هندسة الذكاء الاصطناعي، والأنظمة الخلفية، وDevOps، وتطوير الويب الحديث. أستمتع ببناء برمجيات لا تؤدي وظائفها فحسب، بل تكون أيضًا قابلة للتوسع وموثوقة وقابلة للمراقبة والصيانة.

توجد معظم أعمالي الأقوى خلف الكواليس: الخدمات الخلفية، وواجهات API، والبنية التحتية، والأتمتة، وتدفقات عمل الذكاء الاصطناعي، وأنظمة النشر، والقرارات المعمارية. قد لا تظهر هذه العناصر دائمًا في واجهة المستخدم، لكنها الأساس الذي يجعل البرمجيات الجادة تعمل.

وفي الوقت نفسه، أهتم بجودة الواجهات الأمامية. يحتاج المنتج القوي إلى واجهات نظيفة، وأداء جيد، وتجربة مستخدم مدروسة، وتواصل واضح. لذلك أبني أيضًا تجارب مصقولة باستخدام React وNext.js تعكس جودة الأنظمة التي تقف خلفها.

المسيرة الهندسية

من التفكير التحليلي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.

تجمع مسيرتي بين التفكير العلمي، وهندسة الأنظمة الخلفية، والبنية التحتية السحابية، وتطوير الذكاء الاصطناعي الحديث.

المرحلة

الأساس

خلفية في الفيزياء

شكّلت خلفيتي الأكاديمية في الفيزياء أسلوبي في التعامل مع الهندسة، من خلال التفكير التحليلي، وتفكيك المشكلات، وفهم الأنظمة، والفضول تجاه كيفية عمل الأشياء المعقدة.

المرحلة

2017+

هندسة البرمجيات

بدأت ببناء برمجيات إنتاجية مع تركيز قوي على تطوير الأنظمة الخلفية، وواجهات API، وقواعد البيانات، ومعمارية التطبيقات القابلة للتوسع.

المرحلة

الأنظمة الخلفية

الأنظمة الموزعة وواجهات API

عملت على مدار السنوات بصورة متعمقة مع Node.js وTypeScript وPython وواجهات REST وGraphQL وgRPC والخدمات المصغرة والأنظمة القائمة على الأحداث والمنصات الخلفية الإنتاجية.

المرحلة

DevOps

السحابة والحاويات والأتمتة

توسعت خبرتي لتشمل Docker وKubernetes وLinux وCI/CD وأتمتة البنية التحتية وتدفقات النشر الإنتاجية لفهم كيفية تشغيل البرمجيات خارج قاعدة الشيفرة.

المرحلة

الذكاء الاصطناعي

هندسة الذكاء الاصطناعي للإنتاج

ينصب تركيزي مؤخرًا على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وخوادم MCP، وخطوط RAG، وقواعد البيانات المتجهية، وOpenAI، وOllama، وLangChain، وخدمات Python وTypeScript.