سعید رضایی
مهندس نرم‌افزار | وب و هوش مصنوعی
مهندس نرم‌افزار با بیش از ۵ سال تجربه در طراحی و تحویل پلتفرم‌های وب، موبایل و SaaS مقیاس‌پذیر. تمرکز من روی مهندسی فرانت‌اند، معماری بک‌اند، سیستم‌های بلادرنگ، AI Agent و بهینه‌سازی عملکرد است.
سعید رضایی — مهندس نرم‌افزار | وب و هوش مصنوعی
مهندس نرم‌افزار با بیش از ۵ سال تجربه در طراحی و تحویل پلتفرم‌های وب، موبایل و SaaS مقیاس‌پذیر.
تمرکز من روی مهندسی فرانت‌اند، معماری بک‌اند، سیستم‌های بلادرنگ، AI Agent، بهینه‌سازی عملکرد و طراحی نرم‌افزار قابل نگهداری است.
دستاوردهای کلیدی
چکیده‌ای از مهم‌ترین نتایج فنی و مهندسی که در پروژه‌های پروداکشن به دست آمده است.
حوزه‌های تخصصی
نمونه کارهای من
مجموعه‌ای از پروژه‌های منتخب که با دقت و خلاقیت طراحی و پیاده‌سازی شده‌اند
.png&w=1920&q=62)
.png&w=1920&q=62)
.png&w=1920&q=62)
.png&w=1920&q=62)
.png&w=1920&q=62)
.png&w=1920&q=62)
خدمات من
از معماری بک‌اند و سیستم‌های بلادرنگ تا مهندسی فرانت‌اند و بهینه‌سازی عملکرد — راهکارهای مقیاس‌پذیر برای محصولات دیجیتال.
معماری و عملکرد فرانت‌اند
طراحی معماری فرانت‌اند قابل نگهداری به همراه بهینه‌سازی Core Web Vitals، کاهش باندل و رندر سریع در موبایل و دسکتاپ.
توسعه اپلیکیشن React / Next.js
ساخت اپلیکیشن‌های پروداکشن با React و Next.js؛ از دیزاین‌سیستم و کامپوننت‌های قابل استفاده مجدد تا مدیریت state و تست.
معماری بک‌اند و طراحی سیستم
طراحی سرویس‌های بک‌اند، مدل داده و APIهای امن و مقیاس‌پذیر با Node.js، Express و PostgreSQL.
سیستم‌های بلادرنگ و توزیع‌شده
پیاده‌سازی سامانه‌های بلادرنگ با WebSocket و Redis Pub/Sub؛ تجربه‌شده تا بیش از ۱۰۰٬۰۰۰ کاربر همزمان.
توسعه AI Agent و یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی
ساخت AI Agentهای پروداکشن با Tool Calling، حافظه گفتگو و RAG؛ به همراه کنترل هزینه، استریم پاسخ و ارزیابی کیفیت خروجی.
معماری SaaS چندمستاجری
طراحی پلتفرم‌های SaaS با جداسازی امن مستاجرها، RBAC پویا، اشتراک، کیف پول و سامانه‌های پرداخت.
عملکرد پایگاه داده و API
بهینه‌سازی کوئری، طراحی ایندکس و لایه کش؛ در پروژه‌های اخیر تا ۹۵٪ کاهش بار پایگاه داده.
توسعه موبایل React Native
ساخت و انتشار اپلیکیشن‌های اندروید در سطح پروداکشن با React Native و اتصال به سرویس‌های بک‌اند.
زیرساخت ابری و DevOps
استقرار، پایش و خودکارسازی انتشار با Docker، Nginx، PM2 و GitHub Actions به همراه پشتیبان‌گیری و بازیابی.
برای دیدن بقیه خدمات به چپ بکشید ←
آماده شروع پروژه خود هستید؟
برای دریافت مشاوره رایگان و بررسی نیازهای پروژه خود با من در تماس باشید.
مقالات تخصصی برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی
تجربه‌های واقعی از پروداکشن درباره مهندسی AI Agent، معماری بک‌اند، سیستم‌های بلادرنگ و عملکرد فرانت‌اند.
6 مقاله
دسته‌بندی‌ها
مقالات برتر
ساخت AI Agent در Node.js با Tool Calling — از صفر تا پروداکشن
یک چت‌بات که فقط جواب می‌دهد با یک Agent که واقعاً کار انجام می‌دهد زمین تا آسمان فرق دارد. در این مقاله یک AI Agent واقعی می‌سازیم که با Tool Calling به دیتابیس و APIهای داخلی وصل می‌شود، حلقه reasoning دارد، خطاها را مدیریت می‌کند و در پروداکشن پایدار می‌ماند — به همراه کنترل هزینه، تایم‌اوت و لاگ‌گیری.
معماری RAG در عمل: از Embedding تا جستجوی برداری در پروژه واقعی
مدل‌های زبانی دانش اختصاصی شما را نمی‌دانند. RAG راه‌حل است، ولی پیاده‌سازی ساده‌اش تقریباً همیشه نتایج بی‌کیفیت می‌دهد. در این مقاله از تکه‌بندی درست متن و انتخاب مدل Embedding تا جستجوی ترکیبی، rerank و ارزیابی کیفیت بازیابی را با مثال عملی بررسی می‌کنیم.
طراحی سیستم چندمستاجری (Multi-Tenant) با PostgreSQL
وقتی یک پلتفرم SaaS می‌سازید، جداسازی داده مستاجرها مهم‌ترین تصمیم معماری شماست. سه الگوی رایج (دیتابیس جدا، اسکیمای جدا، ستون tenant_id) را با مزایا، هزینه‌ها و ریسک‌های امنیتی هرکدام مقایسه می‌کنیم و نشان می‌دهیم Row-Level Security چطور از نشت داده جلوگیری می‌کند.
مقیاس‌پذیری WebSocket تا ۱۰۰٬۰۰۰ کاربر همزمان با Redis Pub/Sub
یک سرور WebSocket تا چند هزار کاربر خوب کار می‌کند؛ مشکل از جایی شروع می‌شود که چند instance داشته باشید. در این مقاله معماری افقی با Redis Pub/Sub، مدیریت اتصال‌ها، کاهش ۹۵ درصدی بار دیتابیس با همگام‌سازی دسته‌ای و تنظیمات PM2 و Nginx را بررسی می‌کنیم.
MCP چیست؟ استاندارد اتصال ابزارها به مدل‌های زبانی
تا دیروز هر اتصال بین یک مدل زبانی و یک سرویس، کد اختصاصی و غیرقابل استفاده مجدد بود. Model Context Protocol این را استاندارد می‌کند. در این مقاله می‌بینیم MCP چطور کار می‌کند، چه زمانی به‌جای Tool Calling ساده ارزش دارد، و چطور یک سرور MCP برای سرویس داخلی خودتان بنویسید.
بهینه‌سازی عملکرد در React با استفاده از useMemo و useCallback
آیا می‌دانید استفاده نادرست از useMemo و useCallback می‌تواند عملکرد برنامه React شما را بدتر کند؟ در این راهنمای جامع، به شما نشان می‌دهیم که چگونه و دقیقاً در چه مواقعی از این هوک‌های حیاتی React استفاده کنید تا رندرهای غیرضروری را حذف کرده و عملکرد برنامه‌های بزرگ مقیاس خود را به طور چشمگیری بهبود بخشید. همراه با مثال‌های عملی و معیارهای اندازه‌گیری عملکرد.
صفحه ۱ از ۱ — مجموع ۶ مقاله