حکیم / پروفایل حرفه‌ای
امین رضا سیدآبادی
Amin Reza Seydabadi
Also known as: Aminreza Seydabadi · Aminreza Seyedabadi · Amin Reza Seyedabadi
امین رضا سیدآبادی در حکیم روی تبدیل مسئله‌های کسب‌وکار به محصول دیجیتال و سیستم‌های هوش مصنوعی قابل‌استفاده کار می‌کند.
Amin Reza Seydabadi works at Hakim on digital product strategy, AI systems, MVP development, and AI infrastructure.
LinkedIn / aminrezaseydabadiزمینه‌های کاری
تبدیل مسئله به محصول قابل‌استفاده
تمرکز این مسیر روی پیوند استراتژی محصول، ساخت MVP و استفادهٔ مسئولانه از هوش مصنوعی برای حل مسئله‌های واقعی کسب‌وکار است. این صفحه نقطهٔ مرجع نام و فعالیت حرفه‌ای امین رضا سیدآبادی در ارتباط با حکیم است.
امین رضا سیدآبادی دانشجوی کارشناسی مهندسی کامپیوتر در دانشگاه فردوسی مشهد است و در مدیریت محصول، مدیریت پروژهٔ اجایل و توسعهٔ اجایل اپلیکیشن تجربه دارد.
- استراتژی محصول دیجیتال
- مدیریت محصول
- مدیریت پروژهٔ اجایل
- توسعهٔ اجایل اپلیکیشن
- هوش مصنوعی برای کسب‌وکار
- ایجنت‌های هوش مصنوعی
- ساخت MVP
- SEO و GEO
سابقهٔ حرفه‌ای عمومی
تجربه‌هایی که در LinkedIn ثبت شده‌اند
عنوان‌ها، سازمان‌ها و بازه‌های زمانی این بخش از پروفایل عمومی LinkedIn برداشته شده‌اند. دستاوردهای عددی با عنوان «گزارش‌شده در LinkedIn» مشخص شده‌اند.
Full-time · On-site
لید محصول — استراتژی و معماری
نیوکاش
Full-time · Remote
مدیر محصول
دستیار
Contract · Mashhad, Razavi Khorasan, Iran · On-site
مشاور اجایل
دانشگاه فردوسی مشهد
Full-time · Mashhad, Razavi Khorasan, Iran · On-site
مالک محصول
نیوکاش
- در پروفایل LinkedIn، رشد ۸.۵ برابری کاربران از مارس ۲۰۲۳ تا مارس ۲۰۲۴ و رسیدن به بیش از ۱۰۵ هزار کاربر عرب‌زبان در ۱۴ کشور گزارش شده است.
- در همان پروفایل، رشد ۹.۵ برابری شبکهٔ نمایندگان و پردازش ۱.۵ میلیون تراکنش گزارش شده است.
Full-time · Mashhad, Razavi Khorasan, Iran
اسکرام مستر
badeSaba.app
- در پروفایل LinkedIn، نظارت بر بازطراحی دو محصول اصلی Badsaba و بهبود همکاری تیمی با روش‌های Scrum ذکر شده است.
نقشهٔ تخصص
سه مسیر مرجع برای موضوعات اصلی حکیم
مقالهٔ مرجع
نقشه راه هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟
نقشه راه هوش مصنوعی را از کجا شروع کنیم؟. یک روش مرحلهای برای تبدیل هیجان AI به فهرست اقدام قابلاجرا.
مقالهٔ مرجع
نئوکلاد چیست؟ راهنمای کامل زیرساخت GPU برای هوش مصنوعی
نئوکلاد یا AI Cloud ارائه‌دهنده‌ای است که زیرساخت خود را برای پردازش شتاب‌یافته، GPU، شبکهٔ پرسرعت، ذخیره‌سازی و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بهینه می‌کند. این راهنما تعریف عملی، معماری، اقتصاد، ریسک و چک‌لیست انتخاب نئوکلاد را توضیح می‌دهد.
مقالهٔ مرجع
دیتاسنتر چیست؟ راهنمای کامل طراحی، انرژی، خنک‌سازی و تاب‌آوری
دیتاسنتر ترکیبی از facility، برق، خنک‌سازی، شبکه، storage، امنیت فیزیکی و عملیات است. این راهنمای جامع نشان می‌دهد برای بارهای معمولی و AI چگونه ظرفیت، availability، انرژی، liquid cooling، Tier و هزینه را به نیاز واقعی محصول وصل کنیم.
یادداشت‌های مرتبط
تحلیل‌ها و نوشته‌های حکیم
- جستوجوی agentic در ۲۰۲۶؛ برای دیدهشدن در پاسخهای AI چه کنیم؟۱۴۰۵/۰۶/۱۸
- بعد از ChatGPT Images 2.5، محتوای تصویری را مثل بخشی از محصول طراحی کنیم۱۴۰۵/۰۶/۱۸
- وقتی ایجنت به اینترنت واقعی وصل میشود؛ درسهای امنیتی گزارش Anthropic۱۴۰۵/۰۶/۱۹
- از chatbot تا orchestrator؛ گزارش تازهٔ Anthropic برای امنیت ایجنتها چه میگوید؟۱۴۰۵/۰۶/۲۰
- خبر OpenAI و Cursor؛ چرا معماری مدلِ قابلتعویض برای محصولهای AI حیاتی است؟۱۴۰۵/۰۶/۲۱
- Agents API و sandboxهای میزبانیشده؛ معماری ایجنت‌های چندمرحلهای چه تغییری می‌کند؟۱۴۰۵/۰۶/۲۲
- از مسئله تا MVP؛ مسیر ساخت اپلیکیشن را قبل از کدنویسی ببندیم۱۴۰۵/۰۶/۰۶
- صفحهٔ مارکت، بخشی از خود محصول است؛ از نسخهٔ آماده تا نصب اول۱۴۰۵/۰۶/۰۶
- نئوکلاد چیست؟ راهنمای کامل زیرساخت GPU برای هوش مصنوعی۱۴۰۵/۰۶/۲۱
- دیتاسنتر چیست؟ راهنمای کامل طراحی، انرژی، خنک‌سازی و تاب‌آوری۱۴۰۵/۰۶/۲۱
- از Scrum Master تا Product Lead؛ چه چیزی در نوع تصمیمگیری عوض میشود؟۱۴۰۵/۰۶/۲۲
- چرا Product Lead باید معماری را بفهمد، حتی اگر برنامهنویس اصلی نباشد؟۱۴۰۵/۰۶/۲۲