Arwa A.
نبذة
مرحبًا، أروى عبدالعظيم، مهندسة ذكاء اصطناعي ,ماجستير في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات من جامعة كوينز بكندا ، مما يساعدني على مواكبة أحدث التقنيات وتطبيقها في مشاريع عملية.
أعمل في مجالات تحليل البيانات، تعلم الآلة، الذكاء الاصطناعي، وأتمتة المهام، وأمتلك خبرة في تطوير نماذج تنبؤية، وتحليل البيانات واستخراج الرؤى، وتصميم تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي باستخدام Python وأدوات تحليل البيانات الحديثة.
إذا قررت العمل معي، فلن تحصل على تنفيذ للمطلوب فقط، بل على شريك يهتم بفهم فكرتك وتحويلها إلى حل عملي قابل للتطوير. أحرص على كتابة كود منظم، وتقديم حلول دقيقة، والالتزام بالمواعيد، مع التواصل المستمر لضمان أن تكون النتيجة النهائية مطابقة لتوقعاتك.
إذا كنت تبحث عن شخص يجمع بين المعرفة التقنية، والاهتمام بالتفاصيل، والالتزام بجودة العمل، فسأكون سعيدة بمساعدتك في تحويل فكرتك إلى مشروع ناجح.
الخبرات
AI Engineer & Data Scientist
عملت على تطوير حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، شملت بناء نماذج تعلم الآلة والتعلم العميق، وتطوير تطبيقات ذكية لحل مشكلات واقعية.
المهام والإنجازات:
تطوير نظام للكشف المبكر عن اضطراب طيف التوحد باستخدام تقنيات Deep Learning وMachine Learning.
بناء نموذج للتنبؤ بأسعار السيارات مع تطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit.
تطوير نموذج لتحليل المشاعر باستخدام DistilBERT وتقنيات معالجة اللغات الطبيعية.
بناء نموذج للتنبؤ بتركيز البنزين في الهواء باستخدام تقنيات تعلم الآلة.
تطوير روبوت محادثة يعتمد على النماذج اللغوية لتقديم الدعم والإجابة عن استفسارات المستخدمين.
التقنيات المستخدمة: Python، Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch، Hugging Face، Pandas، Streamlit، .
AI Automation Intern
شاركت في تطوير حلول أتمتة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين سير العمل وتقليل المهام اليدوية.
المهام:
تصميم وتنفيذ AI Workflows.
بناء Data Pipelines لمعالجة البيانات.
استخدام Prompt Engineering لتحسين أداء النماذج.
تطوير حلول أتمتة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
Data Analysis Trainee – National Telecommunication Institute (NTI)
أكملت برنامجًا تدريبيًا متخصصًا في تحليل البيانات، مع تطبيق المهارات على حالات عملية.
المهام:
تحليل البيانات باستخدام Excel وSQL.
تنظيف ومعالجة البيانات.
إنشاء تصورات ورسوم بيانية للبيانات.
إعداد تقارير وتحليل مؤشرات الأداء.
IBM Data Science Trainee – DEPI
تدريب عملي في علوم البيانات وتعلم الآلة، تضمن تنفيذ مشاريع على بيانات حقيقية.
المهام:
تحليل البيانات واستخراج الرؤى.
تطوير نماذج Machine Learning.
تقييم وتحسين أداء النماذج.
استخدام Python وSQL في معالجة وتحليل البيانات.
التعليم
Queen's University – Canada
ماجستير في الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات (M.Sc. in Artificial Intelligence and Data Science)
جامعة بنها – كلية الحاسبات والذكاء الاصطناعي
بكالوريوس علوم الحاسب (B.Sc. in Computer Science)