
قيادة التطوير الكامل لحل من جزأين لأتمتة العمليات المالية اليدوية لشركة Tractafric Equipment، خلال فترة تدريب لمدة 6 أشهر كمحلل بيانات ومطور full-stack. أولاً، تم التحقق من مناهج تحليل الأداء والربحية والتصنيف التنبؤي للعملاء من خلال إثبات مفهوم (PFE). تلا ذلك تطبيق ويب إنتاجي بنمط البنية الدقيقة (Django وPostgreSQL وReactJS) وحّد البيانات وأتمت حساب الدعم وإصدار المطالبات، محولاً عملية يدوية استغرقت أياماً إلى عملية فورية، إلى جانب تقارير ذكاء أعمال حول الربحية وبرامج الدعم وتصنيف العملاء.
Local-LLM chat assistant that turns a plain-language sales question into an auditable SQL query against 3.1M real Caterpillar-dealer records with guardrails built around five verified data traps that silently return a wrong number if ignored.
موقع portfolio متكامل بنيته باستخدام : Next.js، ولوحة تحكم لإدارة كل قسم بنفسي، ودعم حقيقي للإنجليزية والفرنسية والعربية، بما في ذلك التخطيط من اليمين إلى اليسار.
محرك لتقييم مخاطر فقدان العملاء لدى وكيل معدات، يعزل مجموعة موثوقة من 230 حسابًا من بيانات تضم 3.1 مليون سجل تأثرت بخلل في التصدير أدى إلى فقدان 63% من قاعدة العملاء بصمت، متفوقًا على النماذج المرجعية القائمة على الحداثة والتكرار بدقة PR-AUC بلغت 0.51 تم التحقق منها إحصائيًا بطريقة bootstrap.