Alireza Rastineh
@alirezarastineh · Fullstack-KI-Softwareingenieur
Verbindung von zuverlässiger Cloud-Infrastruktur und modernsten Machine-Learning-Methoden für produktionsreife Anwendungen.
fähigkeiten · stack
// frontend + backend + KI
Ich entwickle reaktive Benutzeroberflächen in Angular und React, die leistungsstarke Python-FastAPI-Backends konsumieren und komplexe Nutzeranfragen nahtlos an fein abgestimmte Sprachmodelle weiterleiten.
// datenbank + API + KI
Ich setze PostgreSQL mit pgvector-Erweiterungen und Node.js ein, um blitzschnelle Retrieval-Augmented-Generation-Architekturen zu schaffen, die dem Client präzise, kontextbewusste Daten liefern.
// data + ML + cloud
Durch die Orchestrierung von PyTorch-Modell-Trainingspipelines via Docker und GitHub Actions stelle ich sicher, dass Machine-Learning-Dienste sauber in skalierbare, hochverfügbare Cloud-Umgebungen deployt werden.
// speicher + streams
Typisierte Schemata, Vektorindizes und asynchrone Queues sorgen dafür, dass Inferenzjobs, Embeddings und Nutzerdaten ohne Engpässe fließen.
fallstudien
TODO: Five-word descriptor
TODO: One-sentence hook describing exactly what the product does and who it helps.
TODO: Pain point that existed before this software. Quantify the cost (hours, dollars, headcount).
TODO: Models and AI pipelines used. Name the LLM, the orchestration framework, the retrieval strategy.
TODO: How the AI is served and consumed. Backend framework, database, frontend stack, deployment target.
TODO: Five-word descriptor
TODO: One-sentence hook.
TODO: Business problem.
TODO: AI architecture.
TODO: Infrastructure.
TODO: Five-word descriptor
TODO: One-sentence hook.
TODO: Business problem.
TODO: AI architecture.
TODO: Infrastructure.
philosophie.txt
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