सिर्फ एक इंजीनियर नहीं।
एक builder जिसे सही काम की परख है।
मैंने 2012 में Java में Android apps लिखना शुरू किया, जब smartphones अभी भी लोगों को हैरान करते थे।
13 सालों में मैंने stack के ज़्यादातर हिस्सों पर काम किया है: native Android और iOS, फिर React Native, फिर React, Next.js और Node के साथ full-stack web, और हाल ही में Python और FastAPI में backend services। 2025-26 में मैंने Azure OpenAI पर LLM-आधारित features बनाए: एक document RAG proof-of-concept जिसमें model से पहले PII redaction था, और तीन agent platforms के साथ integrations जो एक ही orchestration layer के पीछे थीं।
Mobile के दशक ने मुझे बंदिशों के भीतर बनाने की आदत दी। Release हो चुकी app को hot-fix नहीं किया जा सकता, इसलिए backward compatibility optional नहीं रहती। और आप उसी device के लिए बनाते हैं जो आपको मिला है। एक backend service में thread count और batch size App Service tiers के हिसाब से configurable हैं, ताकि वह सबसे सस्ते tier पर चले जो workload संभाल सके।
अब मैं AI systems के reliability पक्ष में गहराई से जा रहा हूं: evaluation, retrieval correctness और cost।
Performance एक feature है
Design से तेज़ और fault-tolerant, संयोग से नहीं। मेरे ज़्यादातर सुधार slow path को पहले मापने से आए, अंदाज़ा लगाने से नहीं।
AI core में, decoration में नहीं
जब मैं LLM इस्तेमाल करता हूं तो चाहता हूं कि वह असली काम करे: ऐसा retrieval जो सही document लौटाए, prompt से पहले redaction, और पीछे एक असली interface। मौजूदा product पर चिपकाया गया chatbot wrapper नहीं।
Mobile से मिला user instinct
13 साल असली users के लिए ship करने से वो नज़रिया मिलता है जो ज़्यादातर backend engineers को कभी नहीं मिलता। मैंने कभी नहीं भूला कि API के दूसरी तरफ कौन है।
ईमानदार evolution
2012 में Android। 2026 में retrieval systems। जो आगे आ रहा है उसमें गहराई से जाता हूं, पर जो अब भी काम करता है उसे छोड़ता नहीं।