A-01عنّي
أهلاً، أنا علاء.
مهندس برمجيات يبني الأنظمة كاملةً، من الواجهة إلى الـBackend والبيانات، ويركّز اليوم على أنظمة LLM متعددة الوكلاء تعمل في بيئة الإنتاج.
Damascus, Syria5+ YRSUI → AIEN / AR
01
القصة حتى الآن
من الواجهة إلى الذكاء الاصطناعي.
- 2021
بدأتُ عام 2021 مطوّراً مستقلاً في أول الطريق. بنيتُ تطبيقات ويب لشركات صغيرة من الطرف إلى الطرف: المتطلبات، وتصميم قاعدة البيانات، والتنفيذ، والنشر، باستخدام PHP وLaravel وVue.js وMySQL. وكانت أول مرة أتعامل فيها مع العملاء مباشرة: أفهم ما يحتاجونه فعلاً، وأسلّم في الموعد، وأدعم ما سلّمته.
- 2022
في 2022 انضممتُ إلى AL-MOTKAMEL Global Co. في دمشق مهندساً أساسياً على Minaret، وهي منصة ERP متكاملة لا مجرد نظام واحد. عملتُ على النواة المشتركة لا على ميزات معزولة، فكان على كل تعديل أن يصمد على مستوى المنصة كلها. وتعاملتُ مع طبقة بيانات بحجم ملايين السجلات: فهارس مركّبة، وتجزئة للجداول (Partitioning)، وإعادة كتابة للاستعلامات، ونقل التقارير الثقيلة إلى Stored Procedures. وقدتُ أيضاً إعادة التصميم الكاملة لنظام Akar لإدارة العقارات.
- 2024
في 2024 أنهيتُ إجازة هندسة تقانة المعلومات في جامعة الجزيرة الخاصة، وبدأتُ ماجستير علوم الويب والذكاء الاصطناعي في الجامعة الافتراضية السورية. وفي العام نفسه استلمتُ في Be In Media وحدة الموارد البشرية والرواتب، وكانت تُخرج نتائج خاطئة، فأوصلتُها إلى حالة مستقرة داخل قاعدة كود Laravel HMVC قائمة، ملتزماً بالأعراف المتّبعة فيها.
- 2024
من أيار 2024 عملتُ مستقلاً لمدة سنة، وسلّمتُ بمفردي ثلاثة أنظمة إنتاجية: نظاماً لإدارة العيادات، ومنصة لإدارة النقل، ونظام إدارة محتوى مؤسسياً. تولّيتُ كل مرحلة، من المتطلبات وتصميم قاعدة البيانات إلى النشر والدعم بعد الإطلاق. لم يكن عملائي تقنيين، فكانت مهمتي أن أحوّل طريقة عملهم الفعلية إلى نظام يديرونه بأنفسهم.
- 2025
منذ أيار 2025 أتولّى طبقة الـBackend والذكاء الاصطناعي في Muqnea، وهي منصة توليد تعمل فعلياً: Microservices بـPython، وعمّال خلفيون على الطوابير (Queues)، وPipeline يتبادل فيه وكلاء متخصصون مخرجات منظّمة مُتحقَّقاً منها بـSchema. انخفضت كلفة التوليد 82% بفضل ثلاثة أمور معاً: توجيه كل خطوة إلى أصغر نموذج يجتاز اختبارها، وتخزين البادئات الثابتة للـPrompt مؤقتاً، وتشغيل الخطوات على التوازي. وصار أول مخرج يظهر خلال 15–30 ثانية، بجودة 91% على معيار التقييم الداخلي.
- 2026 · الآن
وعلى مدى سنة بالتوازي، قدتُ الواجهة الأمامية لـPazar Pro، وهو سوق إلكتروني متعدد البائعين، حتى التسليم في آب 2026. أما اليوم فتركيزي على أنظمة LLM متعددة الوكلاء تعمل في الإنتاج وتُقاس بالأرقام لا بالانطباعات. وأكتب ما ينجح فعلاً في سلسلة Production Notes التي أنشرها على LinkedIn بالعربية والإنجليزية.
02
القواعد التي أعمل بها
قصيرة، قابلة للاختبار، وتعلّمتها في الإنتاج. كل واحدة معها رقم أو ملاحظة كتبتها عنها.
01
احكم من المرة المئة، لا من المرة الأولى
جواب ممتاز واحد لا يعني أن الـPrompt جاهز، بل يعني أنه محظوظ. أعتبر الـPrompt أو الـAgent مضبوطاً (Tuned) حين تطابق نحو 98% من نتائجه المواصفة، على النموذج نفسه ومع مدخلات حقيقية وعبر تشغيلات كثيرة. ثم أجرّبه على نموذج أصغر وأرخص: إن بقي بين 85% و92%، فهو محكم (Robust).
02
الأرقام أصدق من الصفات
«أرخص بكثير» رأي. أما «كلفة توليد أقل بـ82%» فنتيجة، جاءت من ثلاثة أمور معاً: توجيه كل خطوة إلى أصغر نموذج يجتاز اختبارها، وتخزين البادئات الثابتة للـPrompt مؤقتاً، وتشغيل الخطوات على التوازي. وللجودة والسرعة أرقامهما أيضاً: 91% على معيار التقييم الداخلي، وأول مخرج خلال 15–30 ثانية.
03
اعمل باللغة التي تستطيع التحقق بها
أكتب الـPrompt باللغة التي أستطيع أن أتحقق بها من الجواب. فالخطر ليس في الـPrompt، بل في الرد: خطة مليئة بمصطلحات نفهمها نصف فهم، ثم نضغط «Accept». وأطبّق القاعدة نفسها على الـAgents: يتبادلون مخرجات منظّمة مُتحقَّقاً منها بـSchema، لا نصاً حراً، فتبقى كل خطوة قابلة للفحص.
04
النظام أولاً، لا عاداتي
حين أعمل على قاعدة كود قائمة، ألتزم بالأعراف المتّبعة فيها بدل أن أفرض أعرافي. وفي Minaret عملتُ على النواة المشتركة لمنصة ERP، فكان على كل تعديل أن يصمد على مستوى المنصة كلها، لا في الشاشة التي أمامي فقط.
03
كيف أعمل
الـ Backend والبيانات والواجهة، ومعها طبقة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء التي صارت فوقها.
- 01
أبدأ من طريقة العمل الفعلية
أتحدث مع من سيشغّل النظام، تقنياً كان أو لا، وأحدّد ما يحتاجه فعلاً قبل أن أكتب سطر كود.
- 02
أبني نموذج البيانات
أحوّل عملية العمل إلى نموذج علائقي ومسارات واضحة، مع حساب لحجم البيانات الحقيقي: فهارس وتجزئة وتخزين مؤقت حيث يلزم.
- 03
أتفق على عقد الـAPI
أبدأ بشكل الـEndpoints وعقود الاستجابة، ليبني الـFrontend والـBackend على الأساس نفسه. وأدير الـAPI بالإصدارات، فيتغيّر دون أن يكسر التطبيقات التي تستخدمه.
- 04
أبني الواجهة التي يعمل عليها الناس
شاشات لكل دور بحسب صلاحياته، تبقى سريعة مع نمو البيانات: Pagination وقوائم افتراضية (Virtualised lists) وتخزين مؤقت في المتصفح.
- 05
أقيس
لكل خطوة ذكاء اصطناعي اختبارها (Eval)، وللجودة معيار تقييم، وللكلفة والسرعة أرقام حقيقية. تشغيل ناجح واحد ليس دليلاً.
- 06
أسلّم وأبقى
أنشر النظام وأسلّمه، وأبقى أدعمه بعد الإطلاق.
04
التعليم
2024 – حتى الآن
ماجستير · علوم الويب والذكاء الاصطناعي
الجامعة الافتراضية السوريةقيد الدراسة
2019 – 2024
إجازة · هندسة تقانة المعلومات
جامعة الجزيرة الخاصة
05
باختصار
- مقيم في
- دمشق، سوريا
- الخبرة
- أكثر من 5 سنوات في الأنظمة الإنتاجية
- حالياً
- مهندس Backend وأنظمة ذكاء اصطناعي · Muqnea
- التركيز
- أنظمة LLM متعددة الوكلاء في الإنتاج
- لغات الكتابة
- العربية والإنجليزية · Production Notes
- الدراسة
- ماجستير علوم الويب والذكاء الاصطناعي (قيد الدراسة)
هذه سيرتي الذاتية وكل طرق التواصل معي. البريد الإلكتروني هو الأسرع.