فولفنبوتل، ألمانيا

Moutaz Mohammad مهندس أنظمة مدمجة يبني أنظمة ذكية من بِتّات CAN إلى أنظمة RAG.

  • 01شبكات السيارات
  • 02لينكس والبنية التحتية
  • 03الذكاء الاصطناعي التطبيقي
طاولة العمل
التوقيت المحلي --:--:-- فولفنبوتل، ألمانيا
01

عنّي

// whoami

أحب أن أفهم الأنظمة من الداخل، ثم أجعلها تعمل وحدها.

درست هندسة الاتصالات والإلكترونيات، ثم انتقلت إلى عالم شبكات السيارات: CAN و CAN FD والمتحكمات والتعريفات التي تعمل تحتها. منذ 2022 أختبر هذه الشبكات وأصلح أعطالها وأشغّلها في مختبر اختبار متخصص في ألمانيا.

في وقتي الخاص بنيت بنية تحتية صغيرة على Raspberry Pi: وصول بمبدأ Zero Trust، ونسخ احتياطي مشفّر بنظام 3-2-1 مع اختبارات استرجاع، ومراقبة، وأتمتة بالذكاء الاصطناعي ترتّب أوراقي وتشخّص الأعطال وحدها.

وهذا هو طريقي: هندسة الذكاء الاصطناعي، مع انضباط عالم الأنظمة المدمجة. قابل للقياس، آمن، ومبني ليستمر.

02

المشاريع

مشاريع بنيتها في وقتي الخاص. والحالة مكتوبة بصدق.

03

الخبرة المهنية

  1. 2022 — حتى الآن

    مهندس اختبار

    C&S group GmbH · فولفنبوتل، ألمانيا

    مختبر اختبار واستشارات لشبكات السيارات الداخلية (مختبر معتمد وفق ISO/IEC 17025).

    • اختبارات المطابقة لـ CAN / CAN FD على طبقة ربط البيانات (ISO 16845-1).
    • تشغيل وتتبّع أعطال وإصلاح تعريفات متحكمات CAN / CAN FD على متحكمات السيارات: مسارات الإرسال والاستقبال، إدارة الـ mailboxes وحالات التسابق، حالة bus-off، توقيت بِتّات FD، تعويض تأخير المرسِل، وإعداد الساعة.
    • أدوات بايثون تؤتمت تحليل نتائج الاختبارات وكتابة التقارير.
  2. التخرج المتوقع تموز/آب 2027

    ماجستير تقانات الويب

    Syrian Virtual University (online)

    رسالة الماجستير: نظام أسئلة وأجوبة على المستندات مبني على RAG، عابر للغات (عربي/ألماني)، مع بحث هجين وتقييم.

  3. 2014 – 2019

    بكالوريوس هندسة الاتصالات والإلكترونيات

    Yarmouk Private University, Syria

04

الآن وما بعده

أدرس

ماجستير تقانات الويب، ورسالتي عن RAG عابر للغات (عربي ↔ ألماني).

أتعلّم

مسار منظّم في هندسة الذكاء الاصطناعي: شهادة IBM AI Engineering ثم Google Cloud ML Engineer.

أبني

نظام RAG قابل للقياس فوق مستنداتي الخاصة، مع مجموعة تقييم وتجارب.

التالي

وظيفة في هندسة الذكاء الاصطناعي في ألمانيا، والأفضل حيث تلتقي الأنظمة المدمجة بالذكاء الاصطناعي.

05

المهارات

الأنظمة المدمجة وشبكات السيارات

CAN / CAN FDLIN و Automotive Ethernet (أساسيات)مطابقة ISO 16845-1تعريفات المتحكمات على MCUsتوقيت البِتّات و TDCراسم الإشارة / تحليل الناقل

بايثون والأدوات

Pythonأتمتة الاختباراتتحليل السجلات والنتائجتوليد التقاريرأدوات سطر الأوامر

لينكس و Docker والأمان

Debian / Raspberry Pi OSDocker ComposesystemdZero Trust (Cloudflare Access، Tailscale)نسخ احتياطي واختبارات استرجاع (restic)مراقبة وتنبيهات

دمج الذكاء الاصطناعي / LLM

واجهات LLM بمخرجات منظّمةRAG (بحث هجين)التقييم (Recall@k، الأمانة للمصادر)تصميم واعٍ لـ prompt injectionضبط التكلفة

الويب

HTML / CSS / JavaScriptمواقع ثابتة (Astro)تعدد اللغات و RTLإمكانية الوصول
06

خارج العمل

الرياضة

الجيم والسباحة. التمرين نظام أيضاً: خطوات صغيرة، مقيسة، كل أسبوع.

Dota 2

ألعب دور الـ support بتصنيف حوالي 6k MMR. أقرأ اللعبة كنظام: الرؤية، التوقيت، ومن غائب عن الخريطة.

البرمجة والتقنية

أبني أشياء في البيت تعمل وحدها.

السفر

برلين ومدن ألمانيا القديمة، سويسرا، باريس، إسبانيا وتركيا. كل مدينة جديدة نظام جديد أتعلّم قراءته.

07

تواصل

منفتح على أحاديث حول وظائف الأنظمة المدمجة والشبكات والذكاء الاصطناعي التطبيقي في ألمانيا.