Habib Abdurrasyid
AI/ML Engineer
Saya Habib Abdurrasyid. Di internet saya pakai nama rasyidev.
Membangun sistem AI yang praktis dengan machine learning, LLM, dan production engineering.
Saya mengerjakan applied machine learning, aplikasi LLM, dan pipeline RAG. Saya juga peduli dengan bagian setelah demo: evaluation, API, data, dan kerja yang membuat sebuah sistem tetap berguna.
Sehari-hari saya Software Engineer, Data Platform di XLSmart. Saya membangun service FastAPI dan Spark job, lalu bekerja dengan PostgreSQL serta tooling data di AWS dan Tencent Cloud. Itu bukan headline saya, tapi pengalaman ini membantu saya memahami sistem yang menopang produk AI.
Sebelumnya saya mengajar AI/ML ke lebih dari seribu murid selama sekitar empat tahun. Dari situ saya jadi curiga pada penjelasan yang terdengar bagus, tapi langsung runtuh saat ditanya pemula.
Di sini saya menulis soal eksperimen, keputusan teknis, dan bagian yang paling banyak menghabiskan waktu. Ada juga proyek yang masih saya pelajari sambil jalan.
👋 Kenalan dulu
Saya kerja di mana dan kenapa akhirnya saya sepeduli ini sama urusan data.
🛠 Yang sudah saya bangun
Pipeline data, tooling ML, dan satu dashboard yang memantau bus langsung. Bagian yang gagalnya saya tulis juga.
✍️ Catatan dari kerjaan
Kebanyakan soal hal yang bikin saya buang waktu: query lemot, asumsi yang salah, dan apa yang akhirnya berhasil.
💡 Hari ini saya belajar
Catatan pendek, satu pelajaran dalam satu waktu. Hal kecil yang membuka kerjaan beneran.
🧰 Yang saya pakai
Tooling yang jalan di kerjaan beneran: API, data, LLM, dan cloud. Tanpa pajangan.
🏆 Sertifikasi
Ujian dan training yang sudah saya selesaikan. Semuanya bisa dicek di Credly.
📄 Download CV
Pengalaman, skill, dan proyek dalam satu PDF.
Artikel Terbaru
Mesin Penghitung Harga Saya Tidak Bisa Menjawab, Jadi Saya Buatkan Otak
Print-Cost menghitung harga dokumen tapi bungkam untuk sisanya. Kisah memberinya suara: asisten yang menjawab pertanyaan toko dan tidak pernah mengarang harga.
Membangun ETL Pipeline yang Scalable dengan AWS Glue (CSV ke Parquet + Partitioning)
Panduan praktis membangun serverless ETL pipeline dengan AWS Glue, PySpark, dan Athena: dari CSV mentah ke Parquet ter-partisi biar query-nya cepat.
Membuat Monitoring Progress Learner Menggunakan Python, Pandas dan Streamlit
Cerita saya membangun dashboard monitoring progress learner pakai Python, Pandas, dan Streamlit untuk tracking nilai di Canvas LMS.
Toko Cetak di Kepala Saya: Menentukan Harga dengan Perasaan
Waktu kuliah saya punya usaha cetak kecil dan menentukan harga tiap dokumen dengan insting. Bertahun-tahun kemudian saya mengajarinya ke mesin.
Proyek Unggulan
Agen Dokuprint
Asisten RAG agentic buat jasa cetak (LangGraph, Qdrant, LangFuse): menghitung harga PDF dan menjawab pertanyaan. Hit@5 94,7%, tanpa harga karangan di 47 eval.
Biaya Cetak
Penentu harga dokumen pakai ML (K-Means, XGBoost, F1 99%): render PDF 7 DPI ke 5 kelas harga. 109 halaman/detik via FastAPI + Streamlit, live di Hugging Face.