أحمد م.
نبذة
اسمي أحمد محمد، وأنا مهندس برمجيات وذكاء اصطناعي بخبرة تمتد لأكثر من خمس سنوات في هذا المجال. حصلت على شهادة البكالوريوس في الهندسة الكهربائية، ومنذ ذلك الحين كرست حياتي المهنية لتطوير البرمجيات الذكية وحلول الذكاء الاصطناعي المبتكرة.
خلال مسيرتي المهنية، عملت على مجموعة متنوعة من المشاريع التي تتضمن تصميم وتطوير أنظمة برمجية معقدة وتطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي. تشمل مهاراتي الأساسية:
تطوير البرمجيات: لدي خبرة واسعة في لغات البرمجة المختلفة مثل Python, JavaScript. قمت بتطوير تطبيقات وبرمجيات متعددة تلبي احتياجات الأعمال المختلفة.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: عملت على بناء نماذج تعلم آلي وتحليل البيانات باستخدام أدوات وتقنيات مثل TensorFlow، PyTorch، وScikit-Learn. قمت بتطبيق هذه النماذج في مجالات متعددة مثل معالجة اللغة الطبيعية، الرؤية الحاسوبية، والتحليل التنبؤي. عملت أيضا على رفع و تهيئة سيرفرات لينكس لتشغيل تطبيقات ذكاء اصطناعي بإستخدام Falsk, FastAPI, Gunicorn Nginx.
إدارة المشاريع البرمجية: قمت بإدارة فرق تطوير برمجيات والتنسيق بين مختلف الأطراف لضمان تحقيق الأهداف والجداول الزمنية المحددة. استخدمت منهجيات مثل Agile وScrum لتحسين كفاءة العمليات وتطوير البرمجيات.
التحليل وحل المشكلات: أتميز بقدرتي على تحليل المشكلات المعقدة وإيجاد حلول برمجية فعالة. أستطيع التعامل مع التحديات التقنية وتقديم حلول مبتكرة تلبي متطلبات العملاء.
أنا شغوف بتعلم كل ما هو جديد في مجال التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي، وأسعى دائماً لتطوير مهاراتي ومعرفتي للمساهمة في تحقيق الابتكار والتقدم في هذا المجال.
كما عملت كمطور مواقع و تطبيقات هاتف بإستخدام ReactJS, React Native و إستخدام المكتبات الخاصة ك TailwindCSS, Redux, Expo, Lotti, FontAwesome, Axio و طبعا كل هذا بإستخدام VS Code كبيئة تطويرية و Git and GitHub كوسيلة لحفظ نسخ الكود.
أعتمد على طريقة Agile في تطوير المشاريع كونها تضمن الحفاظ على الجودة مع الإستمرارية بالعمل و إضافة مميزات و إضافات جديدة كل مرة.
الخبرات
Freelancer
As a freelancer I took multiple projects, one is a Costumer Churn Prediction
model that uses XGBoost model on a dataset
of a telecom company of users to predict whether an input user will likely churn
or not. Another project is an interior designer based on image similarity search
with machine learning and vector database.
As the main developer, it’s an artificial intelligence based furniture
recommendation system. It uses CLIP model for image vectorization and
PostgreSQL vector database to check for similarity between images with a query
image. The deployment was on a Linux server using Gunicorn as a production
server.
Software Solution Engineer
As part of this position, I was responsible for developing several solutions for
ongoing projects such as, an automated report for an IoT fuel level sensors that
were installed on telecom sites that increased the field visits efficiency by nearly
40%. During this project I collected, cleaned and analyzed data coming from the
sensors and stored in a database mainly using Pandas and SQL statements, then
presented the results in different ways like simple excel sheets, Power BI
dashboards, or using Plotly and Dash to display and interact with data. Other
duties involved Web and Mobile development using React JS/ React Native,
ASP.NET and other tools like Visual Studio, MS SQL Server and Linux
terminal.
Research Assistant
My duties included implementing machine learning algorithms using Python
(Pandas, Sci-Kit learn, TensorFlow, Gym), my last work was co-authoring and
publish a paper on implementing deep reinforcement learning to autopilot a
drone that I presented on the ICCCEEE 2020 conference, and won best paper awardinA.I.track
التعليم
Bachelor degree (Honors) in Electrical Engineering (Control).
Sudan University of Science and Technology, 2012– 2017
Second-Upper