简介
从自学起步到高级平台工程——以深度的责任感、解决真实问题的能力，以及对经得起生产环境考验的软件的坚持为驱动。
2015 年，我偶然发现了远程工作的奇妙世界，经过大量探索后，我意识到自己真正的热爱在于编程 😃。从那一刻起，我的旅程便成为一场对知识的持续追寻。起初我想成为一名网页设计师，但当我在这方面变得熟练后，我把目光投向了后端开发，以及支撑真实产品运行的系统。
这段旅程变得更加精彩。从 2017 年起，我构建作品集项目并探索各类自由职业平台，很快便明白：仅仅会构建是不够的——真正重要的是构建出经得起时间考验的东西。于是我走上了终身学习之路。我精通 React、Next.js 和 Vue 等现代前端框架，深入 PostgreSQL、MySQL 和 MongoDB 等后端技术与数据库，进而迈向大多数开发者从未触及的层面：分布式系统、容器编排、云基础设施，以及把数十个运转部件连接在一起、使其在规模之下依然可靠的架构。
我对知识的渴望并未止步于此。我拓展到跨平台移动和桌面应用，并在多年间成长为高级平台工程师——带领团队、负责共享数据库架构，并在预发布与生产集群中运维生产基础设施。如今，我的重心落在产品、分布式系统与应用型 AI 的交汇处：设计以智能体为先的 AI 工作流平台，以及支撑它们运行的多租户基础设施。这意味着自主 AI 智能体、持久化工作流编排、跨数千租户的细粒度授权，以及为规模而生、不会崩溃的云原生运维。
无论处于哪个阶段——一个粗糙的想法、一个步履维艰的 MVP，还是一个在真实规模下不堪重负的平台——我都能帮助团队将其打造为可靠、优雅、并为下一步做好准备的产品。我既在意软件做什么，也同样在意它如何被构建，因为正是这一点，区分了一个演示和一个让人们真正依赖的产品。如果你正在构建有雄心的东西，我很乐意帮你把它变为现实——让我们一起打造非凡的产品！
在我们合作之前
我从一开始就坚信透明。我构建实用、可扩展的解决方案，并且最适合与那些乐于创新、行动迅速、渴望创造非凡的人合作。如果那就是你，我们已经成功了一半。
我没有名牌大学的计算机科学学位——而我引以为傲的并非这一点。我引以为傲的是：尽管我来自达卡贾汉吉尔讷格尔大学的药学专业，我依然有能力用现代技术构建出我所设想的一切。
我的专业选择受家庭情况影响，但我的热情始终在编程。我在 2014 年用一部安卓手机开始编程——在小小的屏幕上写下我最早的程序，因为我当时只有它——一年后拥有了第一台电脑，从此一直专注于这个领域。尽管早些年我能专注的时间不多，但从 2019 年起，我通过不懈的自学全身心投入到软件工程之中：阅读源代码、构建真实项目、把东西拆坏再更好地重建，直到这些概念真正成为我自己的。
我也许无法在面试中凭记忆回答每一个理论问题——我很少依赖死记硬背，也不会假装并非如此。我所做的，是专注于真正理解事物如何运作，并把这种理解应用于解决现实问题。当我面对一个从未见过的挑战时，我会去研究它、拆解它、权衡其中的取舍，并通过实际实现与反复迭代构建出有效的解决方案。如果这种方式契合你的需求——一个能把问题从一张白纸一路带到生产环境运行的人——那么我们会合作得很好。
我也许没有正规计算机科学课程的全部书本知识，但我在自己技能范围内的每个领域都拥有扎实的实践能力和深厚的动手经验——从前端、移动端，到后端、数据库、基础设施以及应用型 AI。多年来为真实用户交付真实产品，让我学到了任何教学大纲都不会涵盖的东西：系统在高负载下如何表现、如何做出经得起辩护的取舍，以及如何在产品上线很久之后依然保持软件的可维护性。
用 AI 构建
早已超越探索阶段——我每天都在用 AI 构建，在扎实的系统工程之上打造自主智能体和 AI 驱动的自动化。
人工智能正在迅速改变技术格局，而将它与扎实的系统工程相融合，正是我倾注心力之处。多年来，我在全栈开发、移动与 Web 平台、后端系统和云基础设施方面打下了深厚的基础。几年前我写道自己正在探索 AI——如今我早已远远超越了那个阶段。我每天都在用它构建。
我的工作核心是自主智能体和 AI 驱动的自动化：在这些系统中，大语言模型不只是回答问题，而是执行操作、运行持久化的多步骤工作流、通过模型上下文协议（MCP）调用工具，并在 AWS Bedrock、OpenAI 和 Claude 等多个模型提供商之间智能路由。
我如何在实际工作中应用 AI
我设计以智能体为先的 AI 工作流自动化平台——自主智能体和持久化编排，运行在服务数千租户的多租户基础设施之上。真正的优势不在于任何单一模型，而在于围绕它的平台：编排、护栏、授权，以及让 AI 功能在生产环境中可靠运行、而非沦为炫技演示的工程纪律。
同样的方法也驱动着实用的应用型 AI：处理重复性运营工作的智能自动化，能回答客户问题并据此行动的 AI 助手，将截图或邮件在数秒内转化为结构化记录的自动文档与数据提取，以及从历史数据中给出智能建议的预测功能。
我也将这一切带入产品构想——从基于历史数据训练的预测与定价智能，到诸如目标追踪器（建议可实现的目标）和支出追踪器（预测预算并对超支发出预警）之类的个人工具。只要有数据和决策，就有用 AI 让体验更智能的空间。
未来的愿景：凭借贯通产品、基础设施与 AI——横跨 Web、移动和桌面——的能力，我希望持续构建智能的、以智能体为先的平台，它们可靠、安全、为规模而生。我相信，扎实工程与应用型 AI 的这种融合，正是下一个十年最重要的软件诞生之地。