أنا رحمة عبد العزيز عمر، مهندسة نظم اتصالات، ومتخصصة في تعلم الآلة (Machine Learning). أعمل على تصميم أنظمة ذكية تدمج بين الشبكات اللاسلكية والذكاء الاصطناعي. أقدم حلولاً متكاملة في تعلم الآلة (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning)، تشمل الرؤية الحاسوبية (Computer Vision)، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، والذكاء الاصطناعي التوليدي. كما أضمن إمكانية نشر هذه الحلول على منصة Microsoft Azure باستخدام تقنيات MLOps احترافية وجاهزة للعمل الفعلي. أتعاون مع الشركات التي تعمل على بناء أنظمة ذكية؛ أي في أي مجال تتطلب فيه الشبكات دعم الذكاء الاصطناعي للأتمتة، أو الشبكات اللاسلكية الذكية، أو تعلم الآلة السحابي، أو الجيل القادم من الشبكات الذكية (5G/6G). الغالبية العظمى من مهندسي تعلم الآلة لا يدركون تعقيدات أنظمة الاتصالات اللاسلكية، كما أن معظم مهندسي الاتصالات لا يطورون الذكاء الاصطناعي. تكمن قوتي في فهمي العميق لكلا العالمين، مما يتيح لي تصميم شبكات ذكية ذاتية التحسين بالكامل ومن الصفر. أعمل حالياً كمتدربة في هندسة تعلم الآلة في مبادرة "رواد مصر الرقمية" (Digital Egypt Pioneers) بالشراكة مع Microsoft. أقوم ببناء نماذج الرؤية الحاسوبية (CV) ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) الجاهزة للنشر على Azure باستخدام Hugging Face Transformers، مع تنفيذ دورة حياة النماذج بالكامل باستخدام MLflow. وقد أتممت 4 فترات تدريبية قبل التخرج. بدأت مسيرتي مع الأقمار الصناعية ومعالجة الإشارات، ثم توسعت لتشمل الذكاء الاصطناعي، عندما أدركت أن مستقبل الاتصالات لن يقتصر على كونه "متصلاً" فحسب، بل سيكون "ذكياً". اليوم، تجتمع خبراتي في الذكاء الاصطناعي التوليدي (المعتمدة من NVIDIA)، وهندسة الذكاء الاصطناعي على Microsoft Azure، وتطوير تعلم الآلة، لحل التحديات الخاصة بقطاع الاتصالات. مهاراتي التقنية: -اللغات والأدوات: Python, MATLAB. -الذكاء الاصطناعي: Deep Learning, NLP, Computer Vision, Prompt Engineering. -المنصات والتقنيات: Azure AI, Hugging Face, MLflow, Power BI. -الاتصالات: 5G. إذا كنت تعمل على بناء مشروع ذكي، سواء كان شبكة أكثر ذكاءً، أو مسار بيانات (ML pipeline) أسرع، أو نظاماً "يفكر" قبل إرسال البيانات، فأنا أريد أن أكون جزءاً من هذا النجاح. دعنا نحول الأفكار إلى تقنيات واقعية معاً.