VISIONNEURALDATA+1COMMERCE
مستقل — متاح حول العالم

أبني أنظمة ذكيةللعالم الحقيقي.

الاختصاص:ذكاء اصطناعي.رؤية حاسوبية.أتمتة تسويق.شحن LCL.تجارة إلكترونية.ذكاء اصطناعي.

أهندس أنظمة ذكاء اصطناعي وتعلم آلة بمستوى إنتاجي للشركات التي تحتاج نتائج حقيقية — رؤية حاسوبية بنطاق مدن الملاهي، تجارة إلكترونية ذكية مع أتمتة تسويقية، وأدوات تجميع شحن LCL تخدم عملاء المؤسسات في الخليج وسنغافورة وماليزيا.

أعمالي المختارةأرسل ملخصًا
مرّر
0+
سنوات خبرة
0M+
صورة معالجة
0+
نظام إنتاجي
0
قطاعات
الخبرات

ما أقدمه

ستة مسارات عمل أنفذها إنتاجيًا. اختر مسارًا — يمكنني التحدث بالتفاصيل.

◆ 01

الرؤية الحاسوبية

كشف الوجوه والأجسام، خطوط OCR، مطابقة الصور لمدن الملاهي، استدلال فوري على وحدات معالجة عادية.

◆ 02

هندسة الذكاء الاصطناعي

ضبط النماذج، تكامل LLM، أنظمة RAG، خطوط التقييم، نشر تعلم الآلة بشكل موثوق.

◆ 03

الأتمتة والخوادم

بايثون ونود — أتمتة سير العمل، أدوات داخلية، واجهات REST/GraphQL، معالجة بالطوابير.

◆ 04

التجارة الإلكترونية والشراء الجماعي

منصات الشراء الجماعي، متاجر متعددة البائعين، تكامل الدفع، مزامنة المخزون، لوحات تحكم.

◆ 05

الشحن واللوجستيات (LCL)

أدوات تجميع LCL، تتبع الشحن، وثائق جمركية، تخطيط المسارات، حاسبات التكلفة.

◆ 06

المحاسبة ومسك الدفاتر

أنظمة قيد مزدوج، تسوية آلية، التعامل مع ضريبة القيمة المضافة لدول الخليج، إغلاق شهري، تقارير مالية.

رؤية حاسوبيةهندسة الذكاء الاصطناعيبايثون · نودتجارة إلكترونيةشراء جماعيشحن LCLأتمتة تسويقصور مدن الملاهيمتاح عالميًارؤية حاسوبيةهندسة الذكاء الاصطناعيبايثون · نودتجارة إلكترونيةشراء جماعيشحن LCLأتمتة تسويقصور مدن الملاهيمتاح عالميًا
أعمال مختارة

أعمال مختارة

أنظمة حقيقية، مستخدمون حقيقيون. اضغط أي مشروع لقراءة دراسة الحالة كاملة.

FACE_MATCH99.2%~40M/SEASON
رؤية حاسوبية — إنتاج

محرّك صور مدن الملاهي

خط معالجة يطابق ويسلّم ملايين صور الركوب كل موسم — مطابقة الوجوه، علامة مائية، تسليم فوري لبوابات الضيوف.

PythonPyTorchOpenCVFastAPIPostgreSQL
اقرأ دراسة الحالة
5+ buyers$4820+ buyers$36$34$32★ POPULAR50+ buyers$24▲ MORE BUYERS · LOWER PRICE
تطوير شامل — تجارة إلكترونية

سوق الشراء الجماعي

آلية شراء جماعي بمستويات — كلما زاد المشترون انخفض السعر. إدراج البائعين، ضمان مالي، وتقاسم تكلفة الشحن.

Node.jsReactStripeRedisMongoDB
اقرأ دراسة الحالة
CONSOLIDATED87% UTIL→ DXB
لوجستيات — أدوات داخلية

وحدة تحكم شحن LCL

مخطط تجميع الحاويات — يحزم شحنات LCL حسب الحجم والوزن وميناء الوصول. يولّد نماذج جمركية وأوقات وصول تلقائيًا.

PythonNext.jsTypeScriptPostgresRedis
اقرأ دراسة الحالة
P&L · MoM↗ +18%VAT 5%
محاسبة — SaaS

مجموعة محاسبية

دفتر قيد مزدوج مع تسوية مصرفية، وحدة ضريبة القيمة المضافة الخليجية، دعم متعدد العملات، تقرير أرباح شهري بنقرة.

Node.jsPostgreSQLReactPlaidTensorFlow.js
اقرأ دراسة الحالة
triggerscrapetransformdeliverEVENT-DRIVEN · ~600 RUNS/DAY
سير العمل — داخلي

خطوط الأتمتة

كاشطات بدون واجهة، خطوط ETL، أدوات حدثية داخلية تحل محل العمل اليدوي — توفر ساعات يوميًا.

PythonPlaywrightCeleryRedisPostgres
اقرأ دراسة الحالة
DEFECTYOLOV8 · 24FPS · 0.3% MISS
رؤية حاسوبية — صناعة

مراقبة الجودة بالرؤية

كشف العيوب في صور خطوط الإنتاج — يرصد الشذوذ، يتتبع جودة كل وردية، يوجه العناصر للمراجعة البشرية.

YOLOv8PythonFastAPIDockerONNX Runtime
اقرأ دراسة الحالة
VAT{"invoice_no":"INV-7842""date":"2024-11-15""vendor":"Al Falah LLC""total":4,238.50}EXTRACT · 97.4% ACCURACYAR · EN · MIXED
رؤية حاسوبية — ذكاء مستندات

مجموعة استخراج المستندات الذكية

خط أنابيب OCR + LLM يستخرج بيانات منظمة من الفواتير والهويات والنماذج الجمركية — يدعم التخطيط ثنائي اللغة عربي/إنجليزي، الأختام، والمسحات الرديئة من كاميرات الهاتف.

PythonDonutTesseractGPT-4VFastAPI
اقرأ دراسة الحالة
Al Aroosa Storeonlinedo you have abayas?Black AbayaAED 2453 sizes availableTap to add to cart →I'll take size MOrder #2847Paid · ships tomorrow▶ INTENTparsed▶ CATALOGmatched▶ ORDERcreatedLLM ◇VECT ◇PAY ◇WHATSAPP-NATIVE COMMERCE
تجارة محادثة — LLM

محرّك تجارة واتساب

متجر يعمل أولًا عبر واتساب مع بحث منتجات مدعوم بـLLM، سلة، دفع، وتتبع طلب — مبني للمنشآت الصغيرة الخليجية وجنوب آسيا التي تبيع عبر واتساب أصلًا لكن تفتقر إلى أنظمة خلفها.

PythonWhatsApp Cloud APIOpenAIPostgreSQLRedis
اقرأ دراسة الحالة
policy.mdspec.pdfwiki.mdslack.txtVECTOR SPACE3 matches"what's ourVAT policy?"Answer:VAT is 5% acrossall GCC emiratesexcept KSA whichapplies 15%.[1][2]RAG · 94% GROUNDEDCITATION-REQUIRED
ذكاء اصطناعي — SaaS داخلي

مساعد المعرفة RAG

مساعد LLM مرتكز على وثائق الشركة — استيعاب من Slack/Drive/Notion، بحث دلالي، إجابات موثّقة بالمصادر، وحلقة تغذية راجعة تتعلم من التصحيحات.

PythonOpenAIPineconeLangChainPostgres
اقرأ دراسة الحالة
كلمات العملاء

ماذا قال العملاء حقًا.

اختيارات من مشترين على Fiverr من الولايات المتحدة، بريطانيا، كندا، وأستراليا. نفس الصوت، نفس المعايير، أينما ذهب العمل.

صدقًا فاق توقعاتي. سلّم نظيفًا، لم يوسّع النطاق، ولم أضطر لمتابعته ولا مرة. أحجز معه المشروع التالي.

[Replace · Buyer 1]
مؤسس متجر إلكتروني · 🇺🇸 United States
رؤية حاسوبية — خط معالجة الصور
fiverr

أنجز خلال 4 أيام ما لم يستطع المطور السابق إنجازه في ثلاثة أسابيع. يفهم الموضوع مباشرة. بلا تعقيد.

[Replace · Buyer 2]
مدير عمليات · 🇬🇧 United Kingdom
أتمتة بايثون — كشط بيانات
fiverr

أفضل مبلغ صرفته على Fiverr بدون مبالغة. تواصل ممتاز، والمشروع يعمل كما يجب تمامًا.

[Replace · Buyer 3]
صاحب متجر Shopify · 🇨🇦 Canada
بناء متجر إلكتروني — Shopify
fiverr

هذا الرجل محترف فعلًا. كثيرون يتكلمون، وعارف ينفّذ. سأتعامل معه مرة أخرى بالتأكيد.

[Replace · Buyer 4]
مدير وكالة · 🇦🇺 Australia
ذكاء اصطناعي — تكامل نماذج
fiverr

حلّ مشكلة عشنا معها سنتين. خلال أسبوع. أوصي به بشدّة.

[Replace · Buyer 5]
منسّق لوجستيات · 🇺🇸 United States
شحن LCL — أدوات داخلية
fiverr

وفّر علينا حوالي 15 ساعة أسبوعيًا بدون مبالغة. يعرف ضريبة القيمة المضافة الخليجية تمامًا، وهذا كان الفيصل.

[Replace · Buyer 6]
مسؤول مالية · 🇬🇧 United Kingdom
أتمتة محاسبية — ضريبة القيمة المضافة
fiverr
التجربة

أين عملت

2023 — Now

مهندس رؤية حاسوبية — صور مدن الملاهي

بناء مطابقة صور فورية على نطاق واسع — ملايين صور الضيوف تُفرز وتُسلّم كل موسم.

2021 — 2023

مهندس تعلم الآلة — مختبر ذكاء اصطناعي (من داخل القطاع)

محطة منتصف المسار داخل مختبر ذكاء اصطناعي تطبيقي — قريبًا من الطريقة التي تُشحَن بها أنظمة الرؤية الحاسوبية وتعلم الآلة الإنتاجية، وتُحكَم، وتُدعَم بعد مغادرتها دفتر التجارب. هذا التعرض شكّل طريقة تحديدي لنطاق كل مشروع اليوم: اختيار النموذج هو الجزء السهل؛ التقييم والانحراف وحلقة المراجعة البشرية هي حيث تخسر معظم الفرق بصمت.

2020 — 2021

مستقل — Fiverr (تقييم أعلى)

أتمتة بايثون، كشط بيانات، متاجر صغيرة لعملاء دوليين.

Side · Ongoing

إدارة أعمال — شحن ومحاسبة

خبرة عملية بعمليات شحن LCL، تنسيق شراء جماعي، ومسك دفاتر لمستوردين صغار.

تواصل

لنبنِ شيئًا معًا

البريد المباشر مرحب به. أقرأ كل ملخص — أرد خلال 48 ساعة.

hello@thearifoffice.comLinkedInGitHub
الرد خلال 48 ساعة
09/09·2024 — Now
ذكاء اصطناعي — SaaS داخلي

مساعد المعرفة RAG

policy.mdspec.pdfwiki.mdslack.txtVECTOR SPACE3 matches"what's ourVAT policy?"Answer:VAT is 5% acrossall GCC emiratesexcept KSA whichapplies 15%.[1][2]RAG · 94% GROUNDEDCITATION-REQUIRED
السنة
2024 — Now
القطاع
معرفة داخلية — SaaS LLM
النطاق
12 شركة — +200 ألف مستند
الدور
ذكاء اصطناعي — SaaS داخلي
نظرة عامة

طبقة معرفة جاهزة للشركات الغارقة في وثائقها. تسحب من Slack وDrive وNotion وConfluence؛ تجزّئ وتُضمّن وتُفهرس؛ تُقدّم إجابات موثّقة بالمصادر في Slack وتطبيق ويب. مصممة للثقة — كل إجابة تُظهر مصادرها وثقتها؛ الصلاحيات تُحترم من البداية للنهاية.

التحديات والحلول
● Challenge 01

تشتت المصادر

المعرفة تعيش عبر أكثر من 5 أدوات بنماذج مصادقة وصيغ وتغذيات تغيير وإيقاعات تحديث مختلفة.

▲ Solution 01

موصّل عالمي

طبقة مزامنة تتولى المصادقة، التحديثات المتزايدة، واستخراج ACL لكل مصدر؛ كل شيء يهبط في مخطط موحّد.

● Challenge 02

خطر الهلوسة

الـLLM العام يخترع إجابات تبدو واثقة؛ للأسئلة القانونية والموارد البشرية والسياسات، هذا أسوأ من قول 'لا أعرف'.

▲ Solution 02

توجيه يتطلب الاستشهاد

الـLLM يجب أن يُنتج استشهادات مضمنة؛ الإجابات بدون استشهادات موثّقة تُرفض ويُعاد سؤالها، ولا تُعرض للمستخدم أبدًا.

● Challenge 03

صلاحيات عابرة للأدوات

المستخدم أ يسأل؛ يجب أن تستشهد الإجابة فقط بمستندات يحق له رؤيتها — عبر كل أنظمة المصادر، لا واحد فقط.

▲ Solution 03

استرجاع لكل مستخدم

البحث المتجهي مفلتر حسب قائمة وصول المستخدم قبل أن يرى الـLLM أي سياق؛ مبدأ أقل صلاحية مدمج في الاسترجاع.

● Challenge 04

معرفة قديمة

إجابة كانت صحيحة الأسبوع الماضي قد تكون خاطئة اليوم؛ يجب أن يُظهر النظام الحداثة، لا أن يقدّم بيانات قديمة كحالية.

▲ Solution 04

إشارة حداثة

كل جزء يحمل طابع آخر تعديل؛ الاستعلامات تُظهر تحذير قِدم عندما تكون المصادر ذات الصلة أقدم من العتبة المُكوَّنة.

بالأرقام
0%
دقة الإجابات
0K+
مستندات مفهرسة
0
شركات نشطة
0.0s
وسيط الإجابة
الأدوات
PythonOpenAIPineconeLangChainPostgresNext.jsSlackGoogle Drive APINotion APIConfluenceMicrosoft Graph (SharePoint)Okta SCIMPostHog analytics
تابع